A validated model of disease progression in IgA nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: IgA nephropathy (IgAN) is the most common primary glomerulonephritis in the general population. There is accumulating evidence that immunosuppressive treatment is efficacious in IgAN. However, it is critical to define appropriate indicators for this therapy especially in the wake of potentially deleterious side effects to immunosuppressives. METHODS: This study retrospectively reviewed IgAN cases collected since 1981 to identify clinical and/or histological parameters for disease progression; 310 patients with biopsy proven IgAN, diagnosed from January 1981 to March 2004, were included. RESULTS: We defined a clinical prognostic index (CPI) using multivariate analysis, which incorporated these clinical/ histological parameters. Semiquantitative scores were assigned as follows: 2 points if creatinine (Cr) was >1.4 mg/dL, 1 point if proteinuria was >1 g/24 hr, 1 point if a patient was affected by hypertension, and 1 point if a patient was older than 30 yrs. Dividing our population into two groups (scores 0-2 = low CPI group; scores 3-5 = high CPI group), we demonstrated a significantly different 10-yr renal survival rate; in the low CPI group, renal survival since time of biopsy at 10 yrs was 91.7%; in the high CPI group the renal survival at 10 yrs was 35%. We validated the CPI in an independent sample from Verona (validation group) and demonstrated similar results for the CPI. CONCLUSIONS: The CPI is convenient to use for defining the risk of disease progression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».