A Longitudinal Analysis of Outcomes of Lupus Nephritis in an International Inception Cohort Using a Multistate Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study bidirectional change and predictors of change in estimated glomerular filtration rate (GFR) and proteinuria in lupus nephritis (LN) using a multistate modeling approach. METHODS: Patients in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics inception cohort were classified annually into estimated GFR state 1 (>60 ml/minute), state 2 (30-60 ml/minute), or state 3 (<30 ml/minute) and estimated proteinuria state 1 (<0.25 gm/day), state 2 (0.25-3.0 gm/day), or state 3 (>3.0 gm/day), or end-stage renal disease (ESRD) or death. Using multistate modeling, relative transition rates between states indicated improvement and deterioration. RESULTS: Of 1,826 lupus patients, 700 (38.3%) developed LN. During a mean ± SD follow-up of 5.2 ± 3.5 years, the likelihood of improvement in estimated GFR and estimated proteinuria was greater than the likelihood of deterioration. After 5 years, 62% of patients initially in estimated GFR state 3 and 11% of patients initially in estimated proteinuria state 3 transitioned to ESRD. The probability of remaining in the initial states 1, 2, and 3 was 85%, 11%, and 3%, respectively, for estimated GFR and 62%, 29%, and 4%, respectively, for estimated proteinuria. Male sex predicted improvement in estimated GFR states; older age, race/ethnicity, higher estimated proteinuria state, and higher renal biopsy chronicity scores predicted deterioration. For estimated proteinuria, race/ethnicity, earlier calendar years, damage scores without renal variables, and higher renal biopsy chronicity scores predicted deterioration; male sex, presence of lupus anticoagulant, class V nephritis, and mycophenolic acid use predicted less improvement. CONCLUSION: In LN, the expected improvement or deterioration in renal outcomes can be estimated by multistate modeling and is preceded by identifiable risk factors. New therapeutic interventions for LN should meet or exceed these expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».