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Enregistrement W4397042280 · doi:10.1681/asn.20233411s1974b

Modeling Based on NefIgArd Two-Year eGFR Total Slope Predicts Long-Term Clinical Benefit of Nefecon in a Real-World IgA Nephropathy (IgAN) Population

2023· article· en· W4397042280 sur OpenAlexaff
Jonathan Barratt, Andrew Stone, Heather N. Reich, Richard Lafayette

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephropathyMedicineTerm (time)PopulationRenal functionInternal medicineEndocrinologyEnvironmental healthDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nefecon, a targeted-release budesonide formulation, is approved for the treatment of patients (pts) with immunoglobulin A nephropathy (IgAN). Data from the full Phase 3 NefIgArd trial showed that 9 months of Nefecon 16 mg/d preserved estimated glomerular filtration rate (eGFR) and reduced urine protein-creatinine ratio (UPCR) vs placebo. These effects were maintained during the 15-month off-drug follow-up period, indicating that Nefecon is disease-modifying. We conducted a modeling analysis to predict the potential long-term benefit of Nefecon on clinical outcome (i.e., a composite endpoint of end stage renal disease, eGFR <15 mL/min/1.73m2, or sustained doubling of serum creatinine) in a real-world IgAN population. Methods: In the final analysis of the NefIgArd trial, there was a treatment benefit in 2-year eGFR total slope of 2.78 mL/min/1.73m2 per year (95% confidence interval [CI] 1.39-4.17) with Nefecon vs placebo (linear spline mixed-effect model). This difference was applied to a published linear regression between treatment effects for the change in 2-year eGFR total slope and the log hazard ratio (HR) of clinical outcome, based on a meta-analysis involving >60K CKD pts (Inker et al. JASN 2019;30:1735-45). Median time to clinical outcome for a reference group receiving supportive standard of care (SoC) only was estimated by modeling long-term registry data from pts at Leicester General Hospital (LGH), UK, matching NefIgArd-recruited pts to individual LGH pt records based on their baseline UPCR and eGFR. Time to clinical outcome for SoC pts was estimated using a Weibull model. Results: 352/364 NefIgArd pts were matched with 886 unique records from 192 LGH pts, which contained 287 clinical outcome event-times from 68 LGH pts. The NefIgArd 2-year eGFR total slope translated to a log HR for clinical outcome of 0.38 (95% CI 0.21-0.63), a 62% risk reduction vs placebo. Median time to clinical outcome was estimated at 9.6 years in SoC pts and 22.4 years in Nefecon-treated pts (median delay 12.8 [95% CI 4.8-27.9] years). 52% of SoC pts were predicted to have a clinical outcome within 10 years vs 24% of Nefecon-treated pts. Conclusions: Modeling analyses indicate that the clinical benefit seen with Nefecon predicts a substantial delay in progression to kidney failure. Funding: Commercial Support - Calliditas Therapeutics

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,012
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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