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Enregistrement W4396998420 · doi:10.1681/asn.20203110s1594b

Management of Lupus Nephritis (LN) with Voclosporin: An Update from a Pooled Analysis of 534 Patients

2020· article· en· W4396998420 sur OpenAlexaff
Brad H. Rovin, Samir V. Parikh, Robert B. Huizinga, Neil Solomons, Simrat Randhawa

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensAurinia (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLupus nephritisMedicineInternal medicineGastroenterologyDermatologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Voclosporin (VCS) is a novel calcineurin inhibitor (CNI) with a favorable metabolic profile and a consistent, predictable dose response potentially eliminating the need for therapeutic drug monitoring. VCS significantly improved renal response (RR) in patients with LN in two pivotal trials. Compared to MMF (target dose 2g/day) and prednisone (rapid taper), the addition of VCS 23.7 mg BID increased renal response by 25% in the Phase 2 AURA-LV (OR: 3.21; 95% CI: 1.68, 6.13; p < 0.001) and 18% in the Phase 3 AURORA (OR: 2.65; 95% CI: 1.64, 4.27; p < 0.001) studies at one year. To provide more information on VCS treatment effect we analyzed an integrated data set from AURA-LV and AURORA. Methods: The two pivotal trials were of similar design, conducted in comparable patient populations and defined similar key outcome measures. The integrated data set included an intent to treat (ITT) population of 266 control and 268 VCS 23.7 mg/BID patients. Here we report key integrated data of interest including renal response, defined as: • UPCR ≤ 0.5 mg/mg • eGFR ≥ 60 mL/min or no decline > 20% from baseline • ≤10 mg prednisone 8 weeks prior to endpoint measurement • No rescue medications Results: RR at one year was 43.7% for VCS vs 23.3% for control (OR 2.76, 95% CI: 1.88, 4.05; p < 0.0001), and at 6 months (VCS 31.7%; control 20.3%), [OR: 2.01; 95% CI: 1.34, 3.01; p = 0.0008]. In addition, 1-year RR for Hispanic patients was 37.9% in VCS arm vs 19.4% control. As expected, the largest estimated eGFR change from baseline for VCS vs control-treated patients occurred early, at week 4, (-5.6 mL/ min, p < 0.0001) which decreased to -3.7 mL/min by week 52 (p = 0.0012). Mean change from baseline of eGFR in the VCS arm at week 52 was -1.0 mL/min (p=ns). Finally, serious adverse events were similar between groups (22.8% VCS vs 18.8% control). Conclusions: This integrated analysis provides further support to the efficacy of VCS seen in both AURA-LV and AURORA including in Hispanic patients, a high-risk LN patient population. Furthermore, VCS’ expected impact on mean eGFR as a CNI was mild over the course of one year. Funding: Commercial Support - Aurinia Pharmaceuticals, Inc.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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