Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lupus nephritis (LN) is one of the most common severe organ manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE). LN is associated with significant morbidity and mortality in SLE patients, as up to 20% of patients progress to end-stage renal disease (ESRD). The clinical manifestations of LN are variable, ranging from asymptomatic proteinuria to a myriad of manifestations associated with nephritic and nephrotic syndromes and ESRD. It is therefore important to screen all SLE patients for LN. CONTENT: Urinalysis is a useful screening test in LN. Quantification of proteinuria can be performed with either a urine protein-to-creatinine ratio or 24-h urine sample collection for protein. Renal biopsy remains the gold standard for diagnosis of LN. Traditional serum biomarkers used to monitor SLE and LN disease activity and flares include anti-double-stranded DNA antibodies and complement components 3 and 4. Other nonconventional biomarkers found to correlate with LN include anti-C1q and surrogate markers of type 1 interferon regulatory genes (INF gene signature). Potential urinary biomarkers for LN include monocyte chemoattractant protein 1, neutrophil gelatinase-associated lipocalin, tumor necrosis factor-like inducer of apoptosis, and vascular cell adhesion molecule 1. SUMMARY: Although studies have shown promising results for the use of alternative biomarkers, these require validation in prospective studies to support their use. Renal remission rates in patients receiving standard of care therapy for induction and maintenance treatment of LN remain low. This has prompted further research in newer therapeutic targets in LN ,which have shown promising results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».