Prediction of Short- and Long-Term Outcomes in Childhood Nephrotic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is unknown whether steroid sensitivity and other putative risk factors collected at baseline can predict the disease course of idiopathic nephrotic syndrome in childhood. We determined whether demographic, clinical, and family reported factors at presentation can predict outcomes in idiopathic nephrotic syndrome. METHODS: An observational cohort of 631 children aged 1 to 18 years diagnosed with idiopathic nephrotic syndrome between 1993 and 2016 were followed up until clinic discharge, 18 years of age, end-stage kidney disease (ESKD), or the last clinic visit. Baseline characteristics were age, sex, ethnicity, and initial steroid sensitivity. Of these, 287 (38%) children also reported any family history of kidney disease, preceding infection, microscopic hematuria, and history of asthma/allergies. The outcomes were complete remission after initial steroid course, need for a second-line agent, frequently relapsing disease, and long-term remission. The discriminatory power of the models was described using the c-statistic. RESULTS: Overall, 25.7% of children had no further disease after their initial steroid course. In addition, 31.2% developed frequently relapsing disease; however, 77.7% were disease-free at 18 years of age. Furthermore, 1% of children progressed to ESKD. Logistic regression modeling using the different baseline exposures did not significantly improve the prediction of outcomes relative to the observed frequencies (maximum c-statistic, 0.63; 95% confidence interval [CI], 0.59-0.67). The addition of steroid sensitivity did not improve outcome prediction of long-term outcomes (c-statistic, 0.63; 95% CI, 0.54-0.70). CONCLUSIONS: Demographic, clinical, and family reported characteristics, specifically steroid sensitivity, are not useful in predicting relapse rates or long-term remission in idiopathic nephrotic syndrome. Further studies are needed to address factors that contribute to long-term health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».