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Enregistrement W4397047902 · doi:10.1681/asn.20223311s1488a

Integration of Exostosin 1 and 2 Into a Clinical Care Pathway for Membranous Nephropathy

2022· article· en· W4397047902 sur OpenAlexaffabout
Jennifer A. Brown, Hyunjae Chung, Graciela Andonegui, Hallgrímur Benediktsson, Daniel A. Muruve, Justin Chun

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembranous nephropathyMedicineNephropathyIntensive care medicineInternal medicineGlomerulonephritisEndocrinologyKidneyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Membranous lupus nephritis (MLN), is a renal manifestation of systemic lupus erythematous. The identification of biomarkers presents an avenue to better explain the pathogenesis, diagnosis, and prognosis of many heterogenous glomerulonephritides. Exostosin 1 and 2 (EXT1 and 2) are proteins that have recently been found in secondary membranous nephropathies including MLN. Exisiting literature suggests that EXT-associated membranous nephropathy represents a distinct clinical phenotype, with EXT-negative disease leading to higher risk of renal failure, but exactly how these groups differ has not yet been well described. Methods: We evaluated a cohort of 28 patients reported as isolated MLN from the Biobank for the Molecular Classification of Kidney Disease in Calgary, Alberta with kidney biopsies performed between 2010 and 2020. Frozen kidney biopsies preserved in OCT (optimal cutting temperature) compound were subjected to immunohistochemistry to label EXT1 and 2. We then reviewed for correlation to renal function (serum creatinine) and proteinuria (urine protein to creatinine ratio) prior to biopsy, and up until 36 months post-biopsy. Results: We detected both EXT1 and 2 in our cohort. Notably, we identified three distinct staining patterns. Negative/negative, positive/positive, and negative/positive, with respect to EXT1/EXT2 status. The pattern of negative/positive appears to be unique in comparison to previous studies with EXT1 and 2, which have shown uniform results between the two related proteins. Initial analyses show a trend towards resolving proteinuria for the EXT2 positive cohort. Conclusions: Similar to prior reports using formalin fixed, paraffin embedded tissue, we demonstrate that frozen section staining can reliably detect EXT1/EXT2. Distinguishing EXT1/EXT2-positive patients may better predict outcomes with the potential to integrate into patient care. The significance of differential status between EXT 1 and 2 is yet to be determined but represents a distinctive finding that may assist in prognostication for this cohort.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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