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Enregistrement W4380993043 · doi:10.1016/j.xkme.2023.100688

Novel Therapeutics for Management of Lupus Nephritis: What Is Next?

2023· article· en· W4380993043 sur OpenAlexaff
Sayali Thakare, Paolo Nikolai So, Sonia Rodriguez, Mohamed Hassanein, Edgar V. Lerma, Nasim Wiegley

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLupus nephritisMedicineSystemic lupus erythematosusIntensive care medicineNephrologyNephritisClinical trialImmunologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lupus nephritis is a severe, organ-threatening manifestation of systemic lupus erythematosus. The current standard of care in the treatment of lupus nephritis is limited to broad-spectrum immunosuppressants, which have significant concerns of short- and long-term toxicity. With traditional approaches, kidney survival and patient outcomes have remained suboptimal. Robust research in the therapeutics of lupus nephritis has resulted in development of many novel drugs targeting specific inflammatory response pathways. Some newer agents have shown a definitive signal of benefit when added to standard of care. With the advent of precision medicine in nephrology, lupus nephritis treatment may undergo a shift toward incorporating approaches using these newer drugs and individualizing care of our patients. This review highlights major advances in management of lupus nephritis over the last 25 years and explores the ongoing trials of emerging therapies in lupus nephritis.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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