Longterm Data on Sirolimus Treatment in Patients with Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To expand the limited longterm data on sirolimus treatment in patients with lupus nephritis (LN). Our pilot short-term data suggested efficacy of sirolimus treatment in these patients. METHODS: We retrospectively reviewed 16 class III/IV/V patients with LN who have received prednisolone (PSL) and sirolimus either as initial or maintenance treatment. RESULTS: Sixteen patients received sirolimus treatment (9 because of intolerance to standard immunosuppressants and 7 because of a history of malignancy) for 45.3 ± 36.5 months. In 5 patients, sirolimus and PSL were given as induction for active nephritis, and they showed improvements in proteinuria (2.8 ± 1.9 g/day at baseline, 0.1 ± 0.1 g/day after 36 mos, p = 0.011), anti-dsDNA (107.7 ± 91.9 IU/ml and 37.0 ± 55.4 IU/ml, respectively, p = 0.178), and C3 (54.8 ± 26.1 mg/dl and 86.3 ± 18.6 mg/dl, respectively, p = 0.081). Eleven patients received sirolimus and low-dose PSL as longterm maintenance, and they showed continued improvement in C3 (90.4 ± 18.1 mg/dl and 117.7 ± 25.1 mg/dl at commencement and after 36 mos, respectively, p = 0.025), stable renal function (estimated glomerular filtration rate 58.6 ± 25.8 ml/min and 63.0 ± 29.6 ml/min, respectively, p = 0.239), and proteinuria (0.8 ± 0.7 g/day and 0.7 ± 0.7 g/day respectively, p = 0.252). Renal flare occurred in 1 patient, and another patient who had stage 4 chronic kidney disease when sirolimus was started developed endstage renal failure after 27 months. Sirolimus was discontinued in 5 patients, in 4 cases related to drug side effects. Deterioration of dyslipidemia occurred in 4 patients, but was adequately controlled with statin therapy. CONCLUSION: The preliminary evidence suggests that sirolimus may serve as an alternative treatment for patients with LN who do not tolerate standard treatment or who had a history of malignancy, and it has an acceptable longterm safety profile.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».