CureGN-Diabetes Study: Rationale, Design, and Methods of a Prospective Observational Study of Glomerular Disease Patients with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Glomerular diseases (GDs) represent the third leading cause of end-stage kidney disease (ESKD) in the US Diabetes was excluded from the CureGN Study, an NIH/NIDDK-sponsored observational cohort study of four leading primary GDs: IgA nephropathy (IgAN), membranous nephropathy (MN), focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), and minimal change disease (MCD). CureGN-Diabetes, an ancillary study to CureGN, seeks to understand how diabetes influences the diagnosis, treatment, and outcomes of GD. It is a multicenter, prospective cohort study, targeting an enrollment of 300 adults with prevalent type 1 or type 2 diabetes and MCD, FSGS, MN, or IgAN, with first kidney biopsy obtained within 5 years of enrollment in 80% (20% allowed if biopsy after 2010). CureGN and Transformative Research in DiabEtic NephropaThy (TRIDENT) provide comparator cohorts. Retrospective and prospective clinical data and patient-reported outcomes are obtained. Blood and urine specimens are collected at study visits annually. Kidney biopsy reports and digital images are obtained, and standardized pathologic evaluations performed. Light microscopy images are uploaded to the NIH pathology repository. Outcomes include relapse and remission rates, changes in proteinuria and estimated glomerular filtration rate, infections, cardiovascular events, malignancy, ESKD, and death. Multiple analytical approaches will be used leveraging the baseline and longitudinal data to compare disease presentation and progression across subgroups of interest. With 300 patients and an average of 3 years of follow-up, the study has 80% power to detect a HR of 1.4-1.8 for time to complete remission of proteinuria, a rate ratio for hospitalizations of 1.18-1.56 and difference in eGFR slope of 6.0-8.6 mL/min/year between two groups of 300 participants each. CureGN-Diabetes will enhance our understanding of diabetes as a modifying factor of the pathology and outcomes of GDs and support studies to identify disease mechanisms and improve patient outcomes in this understudied patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».