Renal relapse in antineutrophil cytoplasmic autoantibody-associated vasculitis: unpredictable, but predictive of renal outcome
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine predictors of renal relapse and end-stage renal failure (ESRF) in patients with ANCA-associated vasculitis. Methods: Data from four European Vasculitis Society randomized controlled trials, conducted roughly simultaneously between 15 March 1995 and 30 September 2002, was pooled to determine predictors of long-term renal outcome. The respective trial inclusion criteria covered the entire spectrum of disease severity. Baseline predictors of time to first renal relapse and time to ESRF were assessed by competing events analysis and Cox proportional hazards regression. The effect of renal relapse on time to ESRF was assessed by adding renal relapses to the competing events analysis as a time-varying covariate. Results: The number of patients participating was 535; mean serum creatinine (±s.d.) at entry was 341 ± 321 µmol/l and 19.7% developed ESRF. One or more renal relapse(s) was experienced by 101 patients. Multivariable regression analysis demonstrated that, in addition to impaired baseline renal function, developing ⩾1 renal relapse was an independent risk factor for ESRF (subhazard ratio 9; 95% CI 4, 19; P < 0.001). No predictive factors for renal relapse were found. Conclusion: In addition to baseline renal function, the occurrence of renal relapses is an important determinant of ESRF in patients with ANCA-associated vasculitis. We did not find any clinical predictors for renal relapse itself, including disease activity elsewhere. In light of the silent nature of renal relapse in ANCA-associated vasculitis, we stress the need for long-term vigilant monitoring for early signs of renal relapse and propose performing 3-monthly urinalysis. This will enable timely treatment and help further improve renal outcome.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».