Kidney Biopsy in Management of Lupus Nephritis: A Case-Based Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Kidney involvement in patients with lupus highly increases morbidity and mortality. In recent years, several reports have emphasized the dissociation between clinical and histological findings and highlighted the role of kidney biopsy as an instrument for diagnosis and follow-up of lupus nephritis. The kidney biopsy at initial diagnosis allows an early diagnosis, assessment of activity and chronicity, and detection of nonimmune complex nephritis. A kidney biopsy repeated months after treatment aids in the detection of persistent histological inflammation, which has been linked to the occurrence of future kidney relapses. A kidney biopsy at a relapse detects histological changes including chronic scarring. Finally, a kidney biopsy in patients with a clinical response undergoing maintenance immunosuppression may aid therapy tapering and/or suspension. The evidence supporting the use of a kidney biopsy in different scenarios across the course of lupus nephritis is heterogeneous, with most reports assessing the value for the diagnosis of a first or relapsing flare. In contrast, less evidence suggests additional therapeutic-modifying information derived from repeat posttreatment biopsies and biopsies to evaluate treatment tapering or suspension. In this clinical case-based review, we examine the role of kidney biopsy as a tool to improve clinical outcomes of patients with lupus nephritis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».