Increased Serum Soluble Urokinase-Type Plasminogen Activator Receptor (suPAR) Levels in FSGS: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The soluble urokinase-type plasminogen activator receptor (suPAR) has been found to be elevated in primary focal segmental glomerulosclerosis (pFSGS). However, its usefulness as a biomarker for FSGS remains controversial. We conducted a meta-analysis aiming at investigating the significance of suPAR in diagnosing pFSGS. METHODS: Electronic databases (PubMed and EMBASE) were searched to identify studies comparing suPAR levels in FSGS patients and controls, from the earliest available date to May 1, 2018. A random-effects model with standardized mean difference (SMD) was used for meta-analyses. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. RESULTS: = 85%). Higher suPAR levels were also found in patients with pFSGS compared to those with minimal change disease (SMD 0.53, 95% CI 0.22 to 0.84). Of note, such a difference was not found in pediatric groups (SMD 0.42, 95% CI -0.13 to 0.96) while it was more evidently noted in adult patients (SMD 1.32, 95% CI 0.90 to 1.74). Serum suPAR levels did not differ between pFSGS patients in remission compared to those in active proteinuric state (SMD 0.29, 95% CI -0.30 to 0.88). Comparison with membranous nephropathy and IgA nephropathy showed no significant difference. CONCLUSIONS: Our meta-analysis demonstrated that, in comparison to both healthy controls and controls with minimal change disease, suPAR levels were significantly higher in adult patients with pFSGS. suPAR levels did not differ between pFSGS patients during the initial period of diagnosis and those in remission.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».