Is there long-term value of pathology scoring in immunoglobulin A nephropathy? A validation study of the Oxford Classification for IgA Nephropathy (VALIGA) update
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown whether renal pathology lesions in immunoglobulin A nephropathy (IgAN) correlate with renal outcomes over decades of follow-up. METHODS: In 1130 patients of the original Validation Study of the Oxford Classification for IgA Nephropathy (VALIGA) cohort, we studied the relationship between the MEST score (mesangial hypercellularity, M; endocapillary hypercellularity, E; segmental glomerulosclerosis, S; tubular atrophy/interstitial fibrosis, T), crescents (C) and other histological lesions with both a combined renal endpoint [50% estimated glomerular filtration rate (eGFR) loss or kidney failure] and the rate of eGFR decline over a follow-up period extending to 35 years [median 7 years (interquartile range 4.1-10.8)]. RESULTS: In this extended analysis, M1, S1 and T1-T2 lesions as well as the whole MEST score were independently related with the combined endpoint (P < 0.01), and there was no effect modification by age for these associations, suggesting that they may be valid in children and in adults as well. Only T lesions were associated with the rate of eGFR loss in the whole cohort, whereas C showed this association only in patients not treated with immunosuppression. In separate prognostic analyses, the whole set of pathology lesions provided a gain in discrimination power over the clinical variables alone, which was similar at 5 years (+2.0%) and for the whole follow-up (+1.8%). A similar benefit was observed for risk reclassification analyses (+2.7% and +2.4%). CONCLUSION: Long-term follow-up analyses of the VALIGA cohort showed that the independent relationship between kidney biopsy findings and the risk of progression towards kidney failure in IgAN remains unchanged across all age groups and decades after the renal biopsy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».