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Enregistrement W4200567146 · doi:10.1177/09612033211061475

Something new about prognostic factors for lupus nephritis? A systematic review

2021· review· en· W4200567146 sur OpenAlexaboutno aff
Esther Rodríguez-Almaraz, E. Gutiérrez-Solís, Elena Rabadán, Paola Rodrı́guez, Loreto Carmona, Enrique Morales, María Galindo-Izquierdo

Notice bibliographique

RevueLupus · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLupus nephritisInternal medicineRenal functionProteinuriaKidney diseaseProspective cohort studySystemic lupus erythematosusDiseaseKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lupus nephritis (LN) affects 30-45% of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and causes great morbidity and mortality. About 10-25% of patients will develop chronic kidney disease (CKD), and it has been described a mortality of 10-20% at 10 years. The contribution of clinical and biological markers to the prediction of outcome is unclear. OBJECTIVE: To describe the factors, with measures of association, that predict the main outcomes of LN. MATERIAL AND METHODS: We have conducted a systematic review. Medline, Embase, and Cochrane Library were systematic searched from inception up to Oct 2019, with a strategy that included synonyms of all targeted outcomes of LN: (kidney failure, response to treatment, cardiovascular events, and mortality). Only studies with longitudinal prospective design or with warranties of unbiased recollection of the prognostic factors, where LN was confirmed by biopsy were included. Risk of bias was assessed with the New Castle Ottawa scale. Predictive factors and their effect measures were collected from each study. RESULTS: From 1221 studies identified, 25 studies were included, of which 15 were retrospective, nine prospective, and one was a trial extension study (range from 3 months to 11 years). The main predictive factors of renal response were serum creatinine (SCr) and glomerular filtration rate C3 levels, titer of anti-C1q, and anti-dsDNA antibodies. Renal histological findings such as class type (IV or V), tubulointerstitial or vascular lesions and chronicity index were risk factors for development of chronic kidney disease. The factors associated with persistence of activity were proteinuria, anti-dsDNA, anticardiolipin, anti C1q antibodies, and complement values. The factors associated to cardiovascular events and mortality were age, smoking, amount of proteinuria, and histological findings, such as vascular lesions. Meta-analysis was precluded given the heterogeneity of designs definitions and effect measures. CONCLUSIONS: Nowadays, we do not have new biomarkers that establish the renal prognosis of patients with LN. Classical clinical, renal, and histological markers are used in most studies. It is worth noting the heterogeneity of studies in the definition of renal outcomes, which complicates risk stratification in these patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,303 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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