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Enregistrement W3014584329 · doi:10.3899/jrheum.191064

Advanced Chronic Kidney Disease in Lupus Nephritis: Is Dialysis Inevitable?

2020· article· en· W3014584329 sur OpenAlexaffvenue
Konstantinos Tselios, Dafna D. Gladman, Jiandong Su, Murray B. Urowitz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionLupus nephritisKidney diseaseInternal medicineDialysisProportional hazards modelCohortPrednisoneHemodialysisEnd stage renal diseaseDiseaseUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Advanced chronic kidney disease (CKD) carries an increased risk for progression to endstage renal disease (ESRD). We aimed to determine the rate of progression and the factors that drive the decline of renal function in lupus nephritis (LN). METHODS: ). All individuals were followed until progression to ESRD or the last visit and were divided into "progressors" and "non- progressors." Demographic, clinical, immunological, and therapeutic variables were compared at baseline. Multivariable Cox regression analysis (both time-dependent and independent) was performed to identify predictors for progression. RESULTS: One hundred eighteen patients (74 CKD 3b and 44 CKD 4) were included. Forty-five patients progressed (29 to ESRD and 16 from CKD 3b to CKD 4) after 6 years on average. No significant decline in the renal function was observed in 73 patients ("non-progressors") after 10 years on average. Active serology (high anti-dsDNA titers and low complements C3/C4) at the time of CKD diagnosis and any increase of the daily prednisone dose after baseline were strongly associated with progression. Treatment with renin angiotensin system (RAS) blockers was associated with less risk for progression. CONCLUSION: Dialysis is not inevitable in LN-related advanced CKD because 62% of our patients did not progress over 10 years of followup on average. Certain predictors were identified to affect progression to ESRD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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