Comparison of Spot Urine Protein to Creatinine Ratio to 24-Hour Proteinuria to Identify Important Change Over Time in Proteinuria in Lupus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to determine whether spot urine protein-to-creatinine ratio (PCR) accurately measures the change in proteinuria compared with 24-hour proteinuria (24H-P). METHODS: This was a retrospective analysis on patients' paired visits and paired urine samples for PCR and 24H-P. Patients with both abnormal 24H-P (>0.5 g/d) and PCR (>0.05 g/mmol) or both normal 24H-P (≤0.5 g/d) and PCR (≤0.05 g/mmol) at baseline visit were identified.The first follow-up visit with partial recovery (50% decrease in proteinuria) or complete recovery (≤0.5 g/d) was identified for those with abnormal baseline 24H-P, and new proteinuria (>0.5 g/d) was identified for those with normal 24H-P. Twenty-four-hour urine collection and PCR end-point frequencies were compared. Twenty-four-hour urine collection results were converted to 24H-PCR. Twenty-four-hour PCR and PCR were utilized to measure the magnitude of change (by standardized response mean [SRM]) in patients who achieved the end points. RESULTS: Of 230 patients, at baseline, 95 patients had abnormal and 109 had normal 24H-P and PCR. On follow-up, 57 achieved partial recovery, and 53 achieved complete recovery by 24H-P. Standardized response mean was -1.03 and -1.10 for 24H-PCR and PCR, respectively. By PCR, 53 patients had partial recovery, and 27 had complete recovery. Standardized response mean was -1.25 and -0.86 by 24H-PCR and PCR, respectively.For new proteinuria, 28 patients were identified by 24H-P and 21 by PCR. Twenty-four-hour PCR SRM was 0.80, and PCR SRM was 0.68. CONCLUSIONS: Protein-to-creatinine ratio does not have sufficient accuracy compared with 24H-P for improvement and worsening to be used in lieu of 24H-P.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».