Long-term follow-up of renal function in patients treated with migalastat for Fabry disease
Notice bibliographique
Résumé
The effect of migalastat on long-term renal outcomes in enzyme replacement therapy (ERT)–naive and ERT-experienced patients with Fabry disease is not well defined. An integrated posthoc analysis of the phase 3 clinical trials and open-label extension studies was conducted to evaluate long-term changes in renal function in patients with Fabry disease and amenable GLA variants who were treated with migalastat for ≥2 years during these studies. The analysis included ERT-naive (n = 36 [23 females]; mean age 45 years; mean baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR), 91.4 mL/min/mL/1.73 m2) and ERT-experienced (n = 42 [24 females]; mean age, 50 years; mean baseline eGFR, 89.2 mL/min/1.73m2) patients with amenable variants who received migalastat 123 mg every other day for ≥2 years. The annualized rate of change from baseline to last observation in estimated glomerular filtration rate using the Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration equation (eGFRCKD-EPI) was calculated by both simple linear regression and a random coefficient model. In ERT-naive patients, mean annualized rates of change from baseline in eGFRCKD-EPI were − 1.6 mL/min/1.73 m2 overall and − 1.8 mL/min/1.73 m2 and − 1.4 mL/min/1.73 m2 in male and female patients, respectively, as estimated by simple linear regression. In ERT-experienced patients, mean annualized rates of change from baseline in eGFRCKD-EPI were − 1.6 mL/min/1.73 m2 overall and − 2.6 mL/min/1.73 m2 and − 0.8 mL/min/1.73 m2 in male and female patients, respectively. Mean annualized rate of change in eGFRCKD-EPI in ERT-naive patients with the classic phenotype (defined by white blood cell alpha galactosidase A [α-Gal A] activity of <3% of normal and multiorgan system involvement) was −1.7 mL/min/1.73 m2. When calculated using the random coefficient model, which adjusted for sex, age, and baseline renal function, the annualized eGFRCKD-EPI change was minimal (mean: −0.1 and 0.1 mL/min/1.73 m2 in ERT-naive and ERT-experienced patients, respectively). In conclusion, patients with Fabry disease and amenable GLA variants receiving long-term migalastat treatment (≤8.6 years) maintained renal function irrespective of treatment status, sex, or phenotype.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».