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Enregistrement W4397043857 · doi:10.1681/asn.20233411s1258b

Kidney Disease Outcomes in Patients with Inflammatory Bowel Disease

2023· article· en· W4397043857 sur OpenAlexaff
Manish K. Saha, Duvuru Geetha, Louis‐Philippe Laurin, Simon Leclerc, Ronald J. Falk, Susan L. Hogan, Amy K. Mottl, Yichun Hu, Vimal K. Derebail

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseKidney diseaseDiseaseInternal medicineGastroenterologyNephrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with inflammatory bowel diseases (IBD), Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) may have extra-intestinal manifestations (EIM). The prevalence of histologic patterns of kidney disease seen in IBD patients is known, but clinical characteristics and long-term kidney outcomes remain ill-defined. Methods: We performed a multi-center, retrospective, study of IBD patients who had a kidney biopsy across 3 centers. Inclusion criteria were: (i) IBD diagnosis based on clinical/histological characteristics and (ii) kidney biopsy with pathology report available. Baseline clinical data were analyzed for the whole cohort while outcomes were evaluated in those with available follow-up. Between groups, comparisons for continuous variables were made using Wilcoxon two-sample test and Fisher’s exact test for categorical values. Results: The frequency of various glomerular (GN), tubulointerstitial (TIN), and vascular (VD) processes are listed in Table 1. Patients with VD were older compared to other groups. At presentation, proteinuria was higher in patients with GN compared to those with TIN [2.13 (0.84, 4.07) vs. 0.30 (0.25, 1.25) p<0.05] and kidney function was worse in those with TIN compared to GN (3.10 [1.98, 4.50] vs. 2.10 [1.20, 3.11], p=0.05]). TIN occurred in 3 treatment naïve patients. In median follow-up of >3 years, 6 of 35 (17%) GN patients, 1 of 8 (12.5%) TIN, and 2 of 4 (50%) VD patients developed ESKD. Table 1 - Frequency of various kidney diseases in patients with IBD CD+UC+IBD@ n=96 CD n=56 UC n=36 IgAN FSGS Amyloidosis-MGRS ANCA-vasculitis Other GN 18 10 8 8 12 11 6 5 3 5 6 3 3 5 7 TIN 14 8 5 VD 12 8 4 Other 9 6 3 @IBD - 4 patients had IBD without distinctive features of CD/UC -- 1 each had IgAN, FSGS, TIN, ATN4 patients in CD and 1 in UC group had only ATN; MGRS=monoclonal gammopathy of renal significance, ANCA=Anti-neutrophil cytoplasmic antibody; Others: neoplasm, non-specific interstitial fibrosis Conclusions: Patients with IBD may have varying forms of CKD including GN, and routine monitoring of kidney function is essential for early diagnosis and treatment. TIN may occur as an EIM independent of sulfasalzine therapy. Future studies are required to understand plausible shared immunopathogenesis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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
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