Proteinuria Reduction as a Surrogate End Point in Trials of IgA Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
IgA nephropathy (IgAN) is an important cause of ESKD for which there are no approved therapies. A challenge for evaluating treatments for IgAN is the usual long time course for progression to ESKD. The aim of this Kidney Health Initiative project was to identify surrogate end points that could serve as reliable predictors of a treatment's effect on long-term kidney outcomes in IgAN and be used as a basis for approval. Proteinuria was identified as the most widely recognized and well studied risk factor for progression to ESKD in IgAN. The workgroup performed a critical review of the data on proteinuria reduction as a surrogate end point for a treatment's effect on progression to ESKD in IgAN. Epidemiologic data indicate a strong and consistent relationship between the level and duration of proteinuria and loss of kidney function. Trial-level analyses of data from 13 controlled trials also show an association between treatment effects on percent reduction of proteinuria and treatment effects on a composite of time to doubling of serum creatinine, ESKD, or death. We conclude that data support the use of proteinuria reduction as a reasonably likely surrogate end point for a treatment's effect on progression to ESKD in IgAN. In the United States, reasonably likely surrogate end points can be used as a basis for accelerated approval of therapies intended to treat serious or life-threatening conditions, such as IgAN. The clinical benefit of products approved under this program would need to be verified in a postmarketing confirmatory trial.
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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 | 0,143 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».