Characteristics and Medium-term Outcomes of Takayasu Arteritis–related Renal Artery Stenosis: Analysis of a Large Chinese Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To investigate the characteristics of patients with Takayasu arteritis (TA)-related renal artery stenosis and identify the predictors of medium-term adverse outcomes. Methods. Data for 567 patients registered in the East China Takayasu arteritis cohort, a large prospective observational cohort, up to April 30, 2019, were retrospectively analyzed. Results. Renal artery stenosis was confirmed in 172/567 (30.34%) patients, with left renal artery involvement seen in 73/172 (42.44%) patients. Renal insufficiency at presentation (HR 2.37, 95% CI 1.76–15.83, P = 0.03), bilateral renal artery involvement (HR 6.95, 95% CI 1.18–21.55, P = 0.01), and severe stenosis (> 75%; HR 4.75, 95% CI 1.08–11.33, P = 0.05) were predictors of adverse outcomes. A matrix model constructed using 3 variables (renal function, stenosis severity, and bilateral renal artery involvement) could identify 3 risk groups. Revascularization was performed for 46 out of 172 (26.74%) patients. Patients without preoperative treatment had higher rate of restenosis (41.46% vs 16.67%, P < 0.01) and worsening hypertension (25.93% vs. 10.53%, P < 0.01) after the procedure. Nonreceipt of preoperative treatment (HR 6.5, 95% CI 1.77–32.98, P = 0.04) and active disease at revascularization (HR 4.21, 95% CI 2.01–21.44, P = 0.04) were independent predictors of adverse outcomes after revascularization. Conclusion. Patients with TA-associated renal artery stenosis and uncontrolled or worsening hypertension or/and renal function may benefit from revascularization. Those who have received preoperative treatment may have more favorable revascularization outcomes. Prognosis appears to be poorer for patients with renal insufficiency at presentation, bilateral artery involvement, and severe stenosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».