Validation of the Antineutrophil Cytoplasmic Antibody Renal Risk Score and Modification of the Score in a Chinese Cohort With a Majority of Myeloperoxidase-Positive Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective We aimed to validate and modify the renal risk score for antineutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)-associated glomerulonephritis (AAGN) in a Chinese cohort with a majority of myeloperoxidase (MPO)-positive patients. Methods A total of 285 patients with biopsy-proven AAGN in our center were retrospectively included. Patients were randomly assigned to the development set (n = 201) and the validation set (n = 84). We calculated the renal risk score and analyzed the clinicopathological characteristics and follow-up data. The nomogram was constructed based on the independent prognostic factors identified by the multivariable Cox regression and then compared with the renal risk score. Results Over a median follow-up period of 41.3 (range 20.0-63.8) months, 84 (29.5%) patients reached end-stage kidney disease (ESKD). In the development set, hypertension (hazard ratio [HR] 2.16, 95% CI 1.08-4.32,P= 0.03), high serum creatinine (HR 1.002, 95% CI 1.001-1.003,P< 0.001), high daily urine protein (HR 1.34, 95% CI 1.15-1.57,P< 0.001), high glomerular sclerosis (HR 13.98, 95% CI 3.50-55.92,P< 0.001), and interstitial fibrosis > 50% (HR 4.18, 95% CI 1.90-9.19,P< 0.001) were independent risk factors for ESKD, and these indicators were included in the nomogram. The C-indices of the nomogram model in the development set, validation set, and all-data set were 0.838 (range 0.785-0.891), 0.794 (range 0.774-0.814), and 0.822 (range 0.775-0.869), respectively, which were higher than those of the renal risk score model, 0.801 (range 0.748-0.854), 0.746 (range 0.654-0.838) and 0.783 (range 0.736-0.830), respectively. The net reclassification improvement and the integrated discrimination improvement further illustrated the higher predictive ability of the nomogram. Conclusion We present a nomogram as a practical tool to predict renal outcomes in Chinese patients with MPO-ANCA glomerulonephritis.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 ».