Treatments for Lupus Nephritis: A Systematic Review and Network Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare benefits and harms of lupus nephritis (LN) induction and maintenance treatments. METHODS: We performed a systematic review and Bayesian network metaanalyses of randomized controlled trials (RCT) of immunosuppressive drugs or corticosteroids (CS) in LN. OR and 95% credible intervals (CrI) were calculated. RESULTS: There were 65 RCT that met inclusion and exclusion criteria. Significantly lower risk of endstage renal disease (ESRD; 17 studies) was seen with cyclophosphamide (CYC; OR 0.49, 95% CrI 0.25-0.92) or CYC + azathioprine (AZA; OR 0.18, 95% CrI 0.05-0.57) compared with standard-dose CS, and with high-dose (HD) CYC (OR 0.16, 95% CrI 0.03-0.61) or CYC + AZA (OR 0.10, 95% CrI 0.03-0.34) compared with HD CS. HD CS was associated with higher risk of ESRD compared with CYC (OR 3.59, 95% CrI 1.30-9.86), AZA (OR 2.93, 95% CrI 1.08-8.10), or mycophenolate mofetil (MMF; OR 7.05, 95% CrI 1.66-31.91). Compared with CS, a significantly higher proportion of patients had renal response (14 studies) when treated with CYC (OR 1.98, 95% CrI 1.13-3.52), MMF (OR 2.42, 95% CrI 1.27-4.74), or tacrolimus (TAC; OR 4.20, 95% CrI 1.29-13.68). No differences were noted for the risk of malignancy (15 studies). The risk of herpes zoster (17 studies) was as follows: OR (95% CrI) MMF versus CS 4.38 (1.02-23.87), CYC versus CS 6.64 (1.97-25.71), TAC versus CS 9.11 (1.13-70.99), and CYC + AZA versus CS 8.46 (1.99-43.61). CONCLUSION: Renal benefits and the risk of herpes zoster were higher for immunosuppressive drugs versus CS. Data on relative and absolute differences are now available, which can be incorporated into patient-physician discussions related to systemic lupus erythematosus medication use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».