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Enregistrement W4397043885 · doi:10.1681/asn.20233411s1264b

Characteristics and Outcomes of IgA Nephropathy in the Canadian Province of Manitoba

2023· article· en· W4397043885 sur OpenAlexaffabout
Bryce Barr, Oksana Harasemiw, Ian W. Gibson, Olivier Tremblay-Savard, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephropathyMedicineInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Immunoglobin A (IgA) nephropathy is a common primary glomerulonephritis with variable clinical presentation. The aim of the current study was to characterize the population of patients with IgA nephropathy in the Canadian province of Manitoba. Methods: In this retrospective, population-based cohort study, we identified all patients with biopsy-proven IgA nephropathy in the province of Manitoba, Canada between July 1, 2002 and December 31, 2019. Natural-language processing software was used for data extraction from pathology reports, which was then linked to administrative data via the Manitoba Centre for Health Policy. Descriptive statistics are presented to describe the patient population. Results: We identified 366 patients (mean age at biopsy 43.2 years, 39.6% females). Mean estimated glomerular filtration rate (eGFR) at biopsy was 50 mL/min/1.73m2, and mean urine albumin-to-creatinine ratio was 167.7 mg/mmol. Of the 122 patients with Oxford scores, 29 (23.8%) had M1, 46 (37.7%) had E1, 107 (87.7%) had S1, 29 (23.9%) and 43 (35.3%) had T1 and T2, respectively, while 33 (27%) had either C1 or C2. When stratifying by income quintiles, 31.7% of patients were in the lowest income quintile versus 9.6% in the highest. Comparing eras (2002-2010 versus 2011-2019), receipt of disease-modifying treatment within 6 months of biopsy remained stable for reninangiotensin system inhibitors (69.6 vs 69.7%), anti-blood pressure medications (57.8 vs 60.6%) and glucocorticoids (23.0 vs 20.4%). Statin use increased significantly between periods (13.3% vs 29.0%, p<0.001). Patients were more likely to receive glucocorticoids if they had Oxford scores M1 versus M0 (41.4 vs 18.3%, p=0.01), E1 versus E0 (37.0 vs 15.8%, p=0.0078), or C1+2 versus C0 (51.5 vs 13.5%, p<0.0001). Over a median of 5.6 years of follow-up, 163 (44.5%) patients developed kidney failure and 69 (18.9%) patients died. Conclusions: In this cohort, IgA nephropathy was associated with substantial risk of kidney failure and mortality. This study demonstrated the feasibility of using natural language processing as a data extraction technique, and will facilitate further epidemiologic research in this cohort. The study was limited by small sample size, incomplete Oxford scoring and lack of blood pressure data. Funding: Government Support - Non-U.S.

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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'admission2
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