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Enregistrement W4200586987 · doi:10.1093/ndt/gfab351

The management of lupus nephritis as proposed by EULAR/ERA 2019 versus KDIGO 2021

2021· article· en· W4200586987 sur OpenAlexfundno aff
Hans‐Joachim Anders, Jerome Loutan, Annette Bruchfeld, Gema Fernández‐Juárez, Jürgen Floege, Dimitrios Goumenos, Kültiğin Türkmen, Cees van Kooten, Eleni Frangou, Kate Stevens, Andreas Kronbichler, Mårten Segelmark, Vladimı́r Tesař

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftEmissions Reduction Alberta
Mots-clésMedicineLupus nephritisHydroxychloroquineKidney diseaseIntensive care medicineAntiphospholipid syndromeImmunosuppressionDosingInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2019 and 2021, the European League for Rheumatism (EULAR) jointly with the European Renal Association (ERA) and the Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO), respectively, released updated guidelines on the management of lupus nephritis (LN). The Immunology Working Group of the ERA reviewed and compared both updates. Recommendations were either consistent or differences were of negligible clinical relevance for: indication for kidney biopsy, kidney biopsy interpretation, treatment targets, hydroxychloroquine dosing, first-line initial immunosuppressive therapy for active class III, IV (±V) LN, pregnancy in LN, LN in paediatric patients and LN patients with kidney failure. Relevant differences in the recommended management relate to the recognition of lupus podocytopathies, uncertainties in steroid dosing, drug preferences in specific populations and maintenance therapy, treatment of pure class V LN, therapy of recurrent LN, evolving alternative drug options and diagnostic work-up of thrombotic microangiopathy. Altogether, both documents provide an excellent guidance to the growing complexity of LN management. This article endeavours to prevent confusion by identifying differences and clarifying discrepancies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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