MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4397042141 · doi:10.1681/asn.20233411s1989b

Genetic Determinants of Lupus Nephritis and Kidney Function in Systemic Lupus Erythematosus

2023· article· en· W4397042141 sur OpenAlexaff
Magdalena Riedl Khursigara, Nicholas D. Gold, Daniela Domínguez, Deborah M. Levy, Damien Noone, Jingjing Cao, Murray B. Urowitz, Karen S. Onel, Elizabeth Harvey, Chia-Chi J. Lee, Caroline A. Jefferies, Joan Wither, Diane L. Kamen, Janet Pope, Christine Peschken, Michelle Petri, Daniel Goldman, Thai-Son Tang, Mariko Ishimori, Andrea Knight, Earl D. Silverman, Linda T. Hiraki

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkLondon Health Sciences CentreKrembil FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLupus nephritisMedicineImmunologySystemic lupusRenal functionSystemic lupus erythematosusNephritisKidneySystemic diseaseDermatologyInternal medicineImmunopathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lupus nephritis (LN) is one of the most common and severe manifestations of SLE. We completed an LN genome wide association study (GWAS) in a multi-ethnic cohort of children and adults with SLE. Methods: We included SLE patients from dedicated Lupus clinics and the SLICC cohort. All patients met ACR and/or SLICC SLE classification criteria and were genotyped on a multi-ethnic Illumina array. LN was defined by SLE criteria. Kidney function (eGFR) was estimated using the Schwartz Bedside formula for measures <18 years and CKD-EPI (without ancestry) for >18 years of age, collected longitudinally over time. Wilcoxon rank sum or Chi-square test were used for significance between LN and Non-LN patients. We completed GWAS of LN in marginal and multivariable adjusted regression models with principal components for ancestry, sex and cohort site. Results: We included 2981 patients with SLE, 88% female, 46% of European ancestry, 27% childhood-onset SLE. LN was present in 45%. People at time of LN diagnosis were younger and more likely of African American or East Asian ancestry. People with LN had significantly lower within-person mean eGFR, greater eGFR variability and slope over time compared to those without LN (Table). GWAS of LN demonstrated a peak on chromosome 8, yet did not reach a genome-wide significance (p < 5x10-8). Conclusions: Our GWAS did not identify a significant locus for LN. We plan to repeat GWAS of repeated eGFR measures, as it is a more informative outcome that may improve power for detecting genetic loci for LN. Funding: Government Support - Non-U.S. Characteristics of LN and Non-LN patients - Patient Characteristics All SLE Patients (n=2981) LN SLE Patients (n=1351) Non-LN SLE Patients (n=1630) P-value Sex, Female 2628 (88.2) 1138 (84.2) 1490 (91.4) 1.6e-09 Age at SLE diagnosis (years) 25.6 [16.4, 37.8] 22.6 [15.7, 33.0] 28.3 [17.3, 41.3] 2.2e-16 cSLE diagnosis 814 (27.3) 484 (35.8) 440 (27.0) 2.1e-07 Inferred Ancestry European East Asian African American South Asian Admixed 1367 (45.9) 459 (15.4) 555 (18.6) 151 (5.1) 131 (4.4) 317 (10.6) 493 (36.5) 252 (18.6) 316 (23.3) 80 (5.9) 68 (5.0) 141 (10.4) 874 (53.6) 207 (12.7) 239 (14.7) 71 (4.4) 63 (3.9) 176 (10.8) 2.2e-16 Hypertension* 1017 (37.1) 659 (52.6) 358 (23.8) 2.2e-16 Kidney failure (chronic dialysis or transplant)* 25 (0.9) 25 (2.0) 0 (0.0) 3.0e-08 Time from diagnosis to 1st eGFR (years)* Time from 1st eGFR measurement to last (years)* 0.6 [0.06, 3.4] 8.9 [4.1, 14.8] 0.6 [0.08, 3.8] 10.0 [5.1, 16.1] 0.5 [0.04, 3.0] 7.8 [3.4, 13.7] 3.3e-01 4.4e-13 Within-Person No. eGFR Measures* 16 [8, 35] 21 [10, 45] 13 [6, 29] 2.2e-16 Within-Person mean* Within-Person eGFR Variance* eGFR slope ml/min/1.73m2/y* 100.8 [86.0, 113.1] 106.6 [51.4, 198.7] -0.53 [-2.00, 0.48] 100.2 [81.3, 113.4] 137.2 [69.6, 268.6] -0.67 [-2.26, 0.36] 101.2 [88.6, 112.7] 87.2 [43.1, 156.4] -0.53 [-1.83, 0.67] 7.7e-02 2.2e-16 2.3e-02 * data available for N= 2740

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of Nephrology→Même sujetSystemic Lupus Erythematosus Research→Travaux en français237 207→