MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293190715 · doi:10.1093/rheumatology/keac133.237

P238 Pre-pregnancy switching from mycophenolate to azathioprine in patients with lupus nephritis: a retrospective outcome analysis

2022· article· en· W4293190715 sur OpenAlexaff
Saadia Sasha Ali, Shirish Sangle, David D’Cruz

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLupus nephritisInternal medicinePregnancyAzathioprineInterquartile rangeSystemic lupus erythematosusRetrospective cohort studyRenal biopsyGastroenterologyPediatricsBiopsyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Aims Mycophenolate mofetil is not recommended in pregnancy due to teratogenic effects. A previous small prospective study found that switching from MMF to AZA rarely led to renal flares. Our aim was to assess the impact of switching from MMF to AZA on renal flares and pregnancy outcomes in a lupus nephritis cohort. Methods A retrospective analysis of the records of patients attending the renal and antenatal clinics at St Thomas’s Hospital in London who underwent pre-pregnancy counselling and switched from MMF to AZA was undertaken between January 2019 and December 2020. Inclusion criteria included a diagnosis of SLE based on the 2019 EULAR/ACR classification criteria for SLE and lupus nephritis assessed by a biopsy and classified according to the International Society of Nephrology/Renal Pathology Society 2003 classification. A flare was defined as rising urine PCR, decreasing serum albumin, decreasing serum complement and rising dsDNA antibodies and/or an increase in serum creatinine. Analyses included descriptive statistics [mean (standard deviation) and median (interquartile ranges) for continuous variables and frequency (percent) for categorical values]. Results Twenty-seven patients were included in this study. 55% were of Afro-Caribbean or Asian background and remaining were Caucasian. The median age at SLE diagnosis was 22 (18-26) years. The average disease duration prior to treatment switch was 8 years. The median time between biopsy and switching was 32 months (17-69). 25.9% of patients had a diagnosis of APS. 48% were Ro positive, while 85.2% were positive for dsDNA antibodies. The median serum creatinine was 69 umol/L (58-84), median serum albumin was 42g/L (38-47) and median PCR was 26.5mg/mol (12-61) prior to switching. Our study showed that nine patients (33.3%) flared after switching. five patients (18.5%) flared during pregnancy. 10 (37%) patients went onto have successful pregnancies, two (7.4%) had miscarriages, three (11.1%) patients developed preeclampsia. 46% of patients with class III/IV Nephritis on biopsy developed complications in pregnancy. 36% of patients with dsDNA had poor pregnancy outcomes compared to 25% who were dsDNA negative. 42.2% of patients of Afro-Caribbean/Asian background flared during pregnancy compared to 25% of their Caucasian counterparts. Conclusion Although azathioprine is an option in patients with lupus nephritis who are planning pregnancy, there is a need to identify patients at risk of a disease flare on switching from MMF. This study showed that patients with low serum albumin, creatinine >65, urine PCR >50 and positive dsDNA antibodies at the time of the switch were more likely to flare after switching and in pregnancy. Disclosure S.S. Ali: None. S. Sangle: None. D. D'Cruz: None.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLara D. VeekenMême sujetSystemic Lupus Erythematosus ResearchTravaux en français237 207