Does treating with anti–PD-1 to improve glomerular health come without a cost?
Notice bibliographique
Résumé
We read with great interest the study by Pippin et al. (1) that highlighted the anti-aging effect of the podocyte with anti-programmed cell 1 death (anti-PD-1) antibodies.In addition, the authors elegantly showed that administration of anti-PD-1 antibody treatment to young mice with experimental focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) lowered proteinuria and improved total podocyte counts.Clinically, as practicing onco-nephrologists, we have seen patients with use of immune checkpoint inhibitors (ICIs), specifically anti-PD-1 agents, and new-onset glomerular disease.In general, the incidence of acute kidney injury (AKI) via kidney immune-related adverse events was 2% to 3% in a large multicenter study (1, 2).Acute interstitial nephritis has been reported as the most common kidney biopsy finding, although many glomerular lesions have been reported.Pauci-immune vasculitis, podocytopathies (including minimal change disease and FSGS), and C3 glomerulonephritis (GN) have been the most common glomerular diseases described.In an analysis of all published case reports and
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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.
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 ».