MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4396999202 · doi:10.1681/asn.20203110s1543b

Urinary Biomarkers as a Tool for Monitoring Remissions and Predicting Relapses in Autoimmune Glomerulonephritis

2020· article· en· W4396999202 sur OpenAlexaff
Suzanne Dominique Genest, Myriam Khalili, Jean‐Philippe Rioux, Jérémy Quadri, Arnaud Bonnefoy, Stéphan Troyanov

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlomerulonephritisUrinary systemImmunologyAutoimmune diseaseInternal medicineIntensive care medicineKidneyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Complement-mediated injury, inflammation and fibrosis play central roles in the pathogenesis of autoimmune glomerulonephritis. The use of urinary biomarkers as a surrogate of these pathways of injury could assist clinicians during the clinical follow-up. We investigated the value of urinary biomarkers of complement activation, inflammation and fibrosis during periods of sustained remission among patients with autoimmune glomerulonephritis. Methods: We prospectively examined 100 patients with ANCA-associated vasculitis, focal segmental glomerulosclerosis, IgA nephropathy, lupus nephritis, membranoproliferative glomerulonephritis and membranous nephropathy. Proteinuria, urinary sC5b-9, monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) and transforming growth factor-β1 (TGF-β1), expressed as creatinine ratios, were measured at presentation and during follow-up visits. We used standard definitions of remission and relapse for each type of glomerulonephritis. Wilcoxon signed-rank test was used to compare changes in urinary biomarkers during remissions and relapses. Results: We identified 95 periods of active disease and 82 episodes of sustained remission. Inactive periods lasted a median of 22 (11-32) months. Eighty percent (n=66) of these were not followed by a relapse. During these episodes of remission, urinary biomarkers continued to steadily decrease, achieving a reduction of 40% for proteinuria, 40% for urinary sC5b-9, 38% for MCP-1 and 40% for TGF-β1 (all p < 0.05). Twenty percent (n=16) of inactive periods reflected remissions with subsequent relapses. Biomarker levels during the inactive period preceding relapses did not significantly change for proteinuria (+8%), urinary sC5b-9 (+15%) and MCP-1 (4%), while they decreased for TGF-β1 (-30%, p=0.02). During relapses, we observed a 3.2-fold (1.9-8.3) increase in proteinuria and a significantly greater 8.5-fold (4.2-56.9) increase in urinary sC5b-9 (p=0.001). By contrast, urinary MCP-1 and TGF-β1 increased significantly less than proteinuria. Conclusions: Failure to achieve a sustained reduction in urinary biomarkers during remission was associated with a subsequent risk of relapse of autoimmune glomerulonephritis. Urinary sC5b-9 appears to be a more discerning marker of immunological relapse. Funding: Private Foundation 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)0,005
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
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of Nephrology→Même sujetRenal Diseases and Glomerulopathies→Travaux en français237 207→