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Enregistrement W4226154999 · doi:10.1177/20543581221089094

The Canadian Glomerulonephritis Registry (CGNR) and Translational Research Initiative: Rationale and Clinical Research Protocol

2022· article· en· W4226154999 sur OpenAlexafffundabout
Ainslie M. Hildebrand, Moumita Barua, Sean J. Barbour, Karthik Tennankore, Daniel C. Cattran, Tomoko Takano, Ping Lam, Sacha A. De Serres, Ratna Samanta, Michelle Hladunewich, Todd Fairhead, Penelope Poyah, D. Danielle Bush, Brian MacLaren, Dwight Sparkes, Philip Boll, Arenn Jauhal, Rohan John, Carmen Ávila-Casado, Heather N. Reich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkOttawa HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreMcGill UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaTrillium Health CentreUniversité LavalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of TorontoToronto General Hospital Research Institute, University Health NetworkCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of Canada
Mots-clésMedicineFocal segmental glomerulosclerosisDialysisKidney diseaseInternal medicineIntensive care medicineRenal functionTransplantationKidney transplantationBiorepositoryNephrologyProteinuriaBiobankKidneyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Glomerulonephritis (GN) is a leading cause of kidney failure and accounts for 20% of incident cases of end-stage kidney disease (ESKD) in Canada annually. Reversal of kidney injury and prevention of progression to kidney failure is possible; however, limited knowledge of underlying disease mechanisms and lack of noninvasive biomarkers and therapeutic targets are major barriers to successful therapeutic intervention. Multicenter approaches that link longitudinal clinical and outcomes data with serial biologic specimen collection would help bridge this gap. Objective: To establish a national, patient-centered, multidimensional web-based clinical database and federated virtual biobank to conduct human-based molecular and clinical research in GN in Canada. Design: Multicenter, prospective observational registry, starting in 2019. Setting: Nine participating Canadian tertiary care centers. Patients: Adult patients with a histopathologic pattern of injury consistent with IgA nephropathy, focal and segmental glomerulosclerosis, minimal change disease, membranous nephropathy, C3 glomerulopathy, and membranoproliferative GN recruited within 24 months of biopsy. Measurements: Initial visits include detailed clinical, histopathological, and laboratory data collection, blood, urine, and tonsil swab biospecimen collection, and a self-administered quality of life questionnaire. Follow-up clinical and laboratory data collection, biospecimen collection, and questionnaires are obtained every 6 months thereafter. Methods: Patients receive care as defined by their physician, with study visits scheduled every 6 months. Patients are followed until death, dialysis, transplantation, or withdrawal from the study. Key outcomes include a composite of ESKD or a 40% decline in estimated glomerular filtration rate (eGFR) at 2 years, rate of kidney function decline, and remission of proteinuria. Clinical and molecular phenotypical data will be analyzed by GN subtype to identify disease predictors and discover therapeutic targets. Limitations: Given the relative rarity of individual glomerular diseases, one of the major challenges is patient recruitment. Initial registry studies may be underpowered to detect small differences in clinically meaningful outcomes such as ESKD or death due to small sample sizes and short duration of follow-up in the initial 2-year phase of the study. Conclusions: The Canadian Glomerulonephritis Registry (CGNR) supports national collaborative efforts to study glomerular disease patients and their outcomes. Trial registration: NCT03460054.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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