COVID-19 Vaccination and New Onset Glomerular Disease: Results from the IRocGN2 International Registry
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Key Points IgAN and MCD are the most common de novo glomerular diseases reported after COVID-19 vaccination, particularly after mRNA vaccination. Membranous nephropathy, pauci-immune GN, and collapsing GN have also been attributed to COVID-19 vaccination, some with dual histologies. Recovery of kidney function and proteinuria remission is more likely in IgAN and MCD by 4–6 months compared with the other glomerular diseases. Background Patients with de novo glomerular disease (GD) with various renal histologies have been reported after vaccination against SARS-CoV-2. Causality has not been established, and the long-term outcomes are not known. To better characterize the GDs and clinical courses/outcomes, we created the International Registry of COVID-19 vaccination and Glomerulonephritis to study in aggregate patients with de novo GN suspected after COVID-19 vaccine exposure. Methods A REDCap survey was used for anonymized data collection. Detailed information on vaccination type and timing and GD histology were recorded in the registry. We collected serial information on laboratory values (before and after vaccination and during follow-up), treatments, and kidney-related outcomes. Results Ninety-eight patients with GD were entered into the registry over 11 months from 44 centers throughout the world. Median follow-up was 89 days after diagnosis. IgA nephropathy (IgAN) and minimal change disease (MCD) were the most common kidney diseases reported. Recovery of kidney function and remission of proteinuria were more likely in IgAN and MCD at 4–6 months than with pauci-immune GN/vasculitis and membranous nephropathy. Conclusions The development of GD after vaccination against SARS-CoV-2 may be a very rare adverse event. Temporal association is present for IgAN and MCD, but causality is not firmly established. Kidney outcomes for IgAN and MCD are favorable. No changes in vaccination risk-benefit assessment are recommended based on these findings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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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 découle