New therapies for immunoglobulin A nephropathy: what's the standard of care in 2023?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: As the most common primary glomerulonephritis, immunoglobulin A (IgA) nephropathy (IgAN) is an important cause of kidney failure and mortality. Until recently, therapeutic options were limited. Fortunately, there have been numerous recent clinical trials demonstrating efficacy of new therapies in slowing chronic kidney disease (CKD) progression at varying stages of disease. RECENT FINDINGS: The TESTING trial has provided high-quality evidence for slowing estimated glomerular filtration rate (eGFR) decline with a reduced-dose glucocorticoid regimen, while demonstrating an improved safety profile. Targeted-release budesonide represents a well tolerated therapy for reducing eGFR decline. Mycophenolate mofetil may reduce CKD progression in some populations, while hydroxychloroquine is efficacious in reducing proteinuria. Sodium-glucose cotransporter (SGLT2) inhibitors and sparsentan are effective therapies for CKD due to IgAN, but should not be used in lieu of disease-modifying immunosuppressive therapy. Many new therapies are approaching readiness for clinical use. SUMMARY: Numerous therapeutic options now exist and include disease-modifying and nephroprotective drugs. Identifying the right treatment for the right patient is now the clinical challenge and, with new drugs on the horizon, represents the primary unmet research need in this rapidly-developing field.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».