Kidney Outcomes and Preservation of Kidney Function With Obinutuzumab in Patients With Lupus Nephritis: A Post Hoc Analysis of the <scp>NOBILITY</scp> Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether adding obinutuzumab to standard‐of‐care lupus nephritis (LN) therapy could improve the likelihood of long‐term preservation of kidney function and do so with less glucocorticoids. Methods Post hoc analyses of the phase II NOBILITY trial were performed. Time to unfavorable kidney outcome (a composite of treatment failure, doubling of serum creatinine, or death), LN flare, first 30% and 40% declines in estimated glomerular filtration rate (eGFR) from baseline, and chronic eGFR slope during the trial were compared between patients with active LN who were randomized to take obinutuzumab (n = 63) or placebo (n = 62) in combination with mycophenolate mofetil and glucocorticoids. The number of patients who achieved complete renal response (CRR) on 7.5 mg or less per day of prednisone was also determined. Results Obinutuzumab reduced the risk of developing the composite kidney outcome by 60%, LN flare by 57%, and first eGFR decline of 30% or 40% by 80% and 91%, respectively. Patients receiving obinutuzumab had a significantly slower decline in eGFR than patients receiving placebo, with an annualized eGFR slope advantage of 4.1 ml/min/1.73 m 2 /year (95% confidence interval 0.14–8.08). Overall, 38% of patients receiving obinutuzumab compared with 16% of patients receiving placebo achieved CRR at week 76 while receiving 7.5 mg or less per day of prednisone ( P < 0.01); at week 104, the difference did not achieve significance (38% vs 22%; P = 0.06). Conclusion Post hoc analyses of NOBILITY demonstrated that compared with standard‐of‐care therapy, obinutuzumab treatment resulted in superior preservation of kidney function and prevention of LN flares. More patients achieved CRR at week 76 with less glucocorticoid use in the obinutuzumab group. image
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».