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Enregistrement W2588520325 · doi:10.1093/ndt/gfw185.21

MP130AURION STUDY: MULTI-TARGET THERAPY WITH VOCLOSPORIN, MMF AND STEROIDS FOR LUPUS NEPHRITIS

2016· article· en· W2588520325 sur OpenAlexaff
Neil Solomons, Abdul Halim Abdul Gafor, Rosnawati Yahya, Tak Mao Chan, Robert B. Huizinga

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensAurinia (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLupus nephritisNephritisDermatologyInternal medicineImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Aims: In lupus nephritis (LN), complete (CR) or partial remission (PR) is associated with better patient and renal survival. Studies demonstrate that subjects who did not achieve an early reduction in proteinuria of ≥25% were unlikely to achieve even PR. Recent studies suggest that a combination of calcineurin inhibitors (CNis), MMF and steroids may be effective in LN patients. Voclosporin is a next generation CNi with a predictable pharmacokinetic-pharmacodynamic profile. The ongoing AURA-LV (AURA) study is a global double-blind, prospective study comparing 2 doses of VCS with placebo for the treatment of LN. This study, AURION, is the first reported pilot study of VCS in active LN assessing the ability of biomarkers at 8 weeks to predict clinical response over 24 and 48 weeks in subjects taking voclosporin in combination with MMF and steroids. We report preliminary data. Methods: Eligibility criteria includes: biopsy-proven LN; SLE by ACR criteria; UPCR of >1.0 mg/mg (Class III and IV) or >1.5 mg/mg (Class V); and CKD-EPI eGFR >45 ml/min/1.72m2.. VCS 23.7 mg po BID is administered in combination with MMF 1-2g and a reducing course of corticosteroids. UPCR assessments are made at each visit, together with biomarker (C3, C4 and anti-ds DNA) data at regular intervals. Proteinuria reduction over time is presented for the first 7 subjects enrolled in this pilot study, together with C3, C4 and anti-dsDNA plots.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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