The management of lupus nephritis as proposed by EULAR/ERA 2019 versus KDIGO 2021
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,023 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».