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Enregistrement W4321490362 · doi:10.1097/mnh.0000000000000877

Management of antineutrophil cytoplasmic antibody-associated vasculitis: a changing tide

2023· review· en· W4321490362 sur OpenAlexaff
Anoushka Krishnan, Michael Walsh, David Collister

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabAzathioprineVasculitisMicroscopic polyangiitisAnti-neutrophil cytoplasmic antibodyImmunosuppressionCyclophosphamideInternal medicineGuidelineRegimenIntensive care medicineImmunologyPathologyChemotherapyDiseaseLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Antineutrophil cytoplasmic antibody associated vasculitis (AAV) is a group of autoimmune disorders of small blood vessels. While outcomes in AAV have improved with the use of glucocorticoids (GC) and other immunosuppressants, these treatments are associated with significant toxicities. Infections are the major cause of mortality within the first year of treatment. There is a move towards newer treatments with better safety profiles. This review reflects on recent advances in the treatment of AAV. RECENT FINDINGS: The role of plasma exchange (PLEX) in AAV with kidney involvement has been clarified with new BMJ guideline recommendations following the publication of PEXIVAS and an updated meta-analysis. Lower dose GC regimens are now standard of care. Avacopan (C5a receptor antagonist) was noninferior to a regimen of GC therapy and is a potential steroid-sparing agent. Lastly, rituximab-based regimens were noninferior to cyclophosphamide in two trials for induction of remission and superior to azathioprine in one trial of maintenance of remission. SUMMARY: AAV treatments have changed tremendously over the past decade with a drive towards targeted PLEX use, increased rituximab use and lower GC dosing. Striking a crucial balance between morbidity from relapses and toxicities from immunosuppression remains a challenging path to navigate.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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