Examining the association between serum galactose-deficient IgA1 and primary IgA nephropathy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: IgA nephropathy (IgAN) is a common primary glomerular disease. The O-glycosylation status of IgA1 plays a crucial role in disease pathophysiology. The level of poorly-O-galactosylated IgA1, or galactose-deficient IgA1 (Gd-IgA1), has also been identified as a potential biomarker in IgAN. We sought to examine the value of serum Gd-IgA1 as a biomarker in IgAN, by investigating its association with clinical, laboratory, and histopathological features of IgAN. METHODS: The review followed Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) recommendations and was registered in PROSPERO (CRD42021287423). The literature search was conducted in PubMed, Web of Science, Cochrane, and Scopus, and the selected articles were evaluated for eligibility based on predefined criteria. The methodological quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Statistical analysis was performed to calculate effect sizes and assess heterogeneity among the studies. RESULTS: This review analyzed 29 out of 1,986 studies, conducted between 2005 and 2022, with participants from multiple countries. Gd-IgA1 levels were not associated with age and gender, while associations with hypertension, hematuria, and proteinuria were inconsistent. In the meta-analyses, a correlation between serum Gd-IgA1 and estimated glomerular filtration rate was identified, however, the relationships between Gd-IgA1 levels and chronic kidney disease (CKD) stage and progression to kidney failure were inconsistent. CONCLUSIONS: Serum Gd-IgA1 levels were not associated with validated prognostic risk factors, but were negatively correlated with kidney function. Further research in larger studies using standardized assays are needed to establish the value of Gd-IgA1 as a prognostic risk factor in IgAN.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».