Clinicopathological characteristics and outcome predictors of anti-glomerular basement membrane glomerulonephritis
Notice bibliographique
Résumé
To explore the clinicopathological features of anti-glomerular basement membrane (anti-GBM) glomerulonephritis (anti-GBM-GN) and the prognostic values of clinical and laboratory indicators at diagnosis on renal and patient survival. A total of 76 patients (34 males and 42 females) with anti-GBM-GN who were hospitalized in the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University between January 2010 and June 2021 were included in this study. The baseline clinical features, histopathological data from renal biopsies, and predictors of renal and patient survival were retrospectively analyzed. Among the 76 patients, the median serum creatinine at diagnosis was 618.0 (350.98, 888.25) μmol/L and the median estimated glomerular filtration rate (eGFR) was 6.62 (4.39, 14.41) mL/min. Of these 76 patients, 55 (72.4%) received initial kidney replacement therapy (KRT) and 39 (51.3%) received plasma exchange or double-filtered plasmapheresis (DFPP). During a median follow-up duration of 28.5 (6.0, 71.8) months, 53 (69.7%) patients progressed to kidney failure with replacement therapy (KFRT) and received maintenance dialysis. Initial KRT (HR = 3.48, 95% CI = 1.22–9.97, p = 0.020) was a significant risk factor for renal survival. During the follow-up, 49 (64.5%) of 76 patients survived. Age (≥60 years, HR = 4.13, 95% CI = 1.65–10.38, p = 0.003) and initial KRT (HR = 2.87, 95% CI = 1.01–8.14, p = 0.047) were predictive of patient survival. Among patients with anti-GBM-GN, initial KRT at presentation was predictive of KFRT while older age and initial KRT were associated with higher all-cause mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».