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Enregistrement W4396989307 · doi:10.1681/asn.20223311s1754c

Genetic Glomerular Disorders Are Associated With Worse Outcomes in CureGN

2022· article· en· W4396989307 sur OpenAlexaff
Mark Elliott, Natalie Vena, Enrico Cocchi, Maddalena Marasà, Hila Milo Rasouly, Matthias Kretzler, Krzysztof Kiryluk, Ali G. Gharavi

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The true pevalence of monogenic glomerular disease is not known. Prognosis and treatment response may differ between genetic and sporadic forms of disease thus identifying a genetic etiology can have clinical significance in this patient population. Methods: 2018 individuals enrolled in the international, multicenter Cure Glomerulonephropathy Network (CureGN) underwent genome sequencing. 513 with focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), 465 with minimal change disease (MCD), 476 with membranous nephropathy (MN), and 564 with IgA nephropathy. Cases with a strong suspicion of a genetic diagnosis and those with kidney failure were excluded prior to enrolment. Variants in 180 genes with glomerular phenotypes were classified per ACMG/AMP guidelines. Pathogenic and likely pathogenic variants consistent with the inheritance pattern and patient phenotype were considered diagnostic. APOL1 high risk genotypes were evaluated. The risk of immunosuppression resistance and kidney failure, defined by chronic dialysis or transplantation, was determined over a median of 4.3 years of follow-up, adjusted for demographic, clinical and biopsy characteristics. Results: 14 different monogenic glomerular disorders were detected in 42 individuals (2% diagnostic rate): 28 with FSGS (5.4% diagnostic rate), 8 with MCD (1.7% diagnostic rate), 6 with IgAN (1.1% diagnostic rate), and 0 in MN. Over half were due to variants in NPHS2 (16 variants in 10 individuals) and Alport spectrum disorder genes (18 variants in 18 individuals). 124 individuals have high-risk APOL1 genotypes, including 3 with Mendelian diagnostic variants. On logistic regression, individuals with monogenic glomerular disease and those with high-risk APOL1 genotypes were more likely to have immunosuppression resistant disease (OR=4.46, P=7x10-4; OR=1.83, P=0.02, respectively), particularly resistance to two or more therapies (OR=3.40, P=0.002; OR=2.19, P=0.003, respectively), and were also at increased risk of kidney failure (Cox proportional hazards OR=2.03, P=0.02; OR=1.88, P=0.002, respectively). Conclusions: Monogenic glomerular diseases were identified in 42 subjects, with the highest diagnostic rate among FSGS cases. Individuals with monogenic disorders and those with high risk APOL1 genotypes had an increased risk of multidrug resistant disease and kidney failure. Funding: NIDDK Support

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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