Clinical Characteristics and Treatment Patterns of Children and Adults With IgA Nephropathy or IgA Vasculitis: Findings From the CureGN Study
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe Cure Glomerulonephropathy Network (CureGN) is a 66-center longitudinal observational study of patients with biopsy-confirmed minimal change disease, focal segmental glomerulosclerosis, membranous nephropathy, or IgA nephropathy (IgAN), including IgA vasculitis (IgAV). This study describes the clinical characteristics and treatment patterns in the IgA cohort, including comparisons between IgAN versus IgAV and adult versus pediatric patients.MethodsPatients with a diagnostic kidney biopsy within 5 years of screening were eligible to join CureGN. This is a descriptive analysis of clinical and treatment data collected at the time of enrollment.ResultsA total of 667 patients (506 IgAN, 161 IgAV) constitute the IgAN/IgAV cohort (382 adults, 285 children). At biopsy, those with IgAV were younger (13.0 years vs. 29.6 years, P < 0.001), more frequently white (89.7% vs. 78.9%, P = 0.003), had a higher estimated glomerular filtration rate (103.5 vs. 70.6 ml/min per 1.73 m2, P < 0.001), and lower serum albumin (3.4 vs. 3.8 g/dl, P < 0.001) than those with IgAN. Adult and pediatric individuals with IgAV were more likely than those with IgAN to have been treated with immunosuppressive therapy at or prior to enrollment (79.5% vs. 54.0%, P < 0.001).ConclusionThis report highlights clinical differences between IgAV and IgAN and between children and adults with these diagnoses. We identified differences in treatment with immunosuppressive therapies by disease type. This description of baseline characteristics will serve as a foundation for future CureGN studies.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».