Recent advances in risk prediction, therapeutics and pathogenesis of IgA nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Immunoglobulin A nephropathy (IgAN) is the world's commonest primary glomerular disease with variable clinical presentation and progression rates that are dependent on clinical-pathologic phenotype and duration of follow-up. Overall 4-40% of patients progress to end-stage kidney disease (ESKD) by 10 years. Treatment decisions remain a challenge due to these variations. The ultimate goal of management is to prevent progression to ESKD and of vital importance is the potential reversible early detection of active glomerular inflammation prior to scarring. IgAN is globally, is the most common biopsy proven glomerulonephritis and a leading cause of ESKD. The Oxford pathological classification was devised by a collaborative pathology and nephrology network to provide an evidence-based scoring system with reproducible independent pathology features of predictive value. Clinical variables that alter prognosis include male sex, increasing age, increased body weight, smoking, Pacific Asian ethnicity, hypertension, proteinuria, and complement deficiency. Excellent conservative therapy is the cornerstone of therapy with tight blood control, renin-angiotensin system inhibition, and statin therapy. The role of immunosuppressive therapy including corticosteroids in IgAN remains open with ongoing clinical trials of low dose oral corticosteroids and enteric coated budesonide. Complement activation contributes to the pathogenic process of IgAN with evidence from genetic, serological, histological and in-vitro studies. This knowledge has translated to clinical trials of investigational agents directly targeting the alternative pathway.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».