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Enregistrement W4397048252 · doi:10.1681/asn.20233411s1267a

Kidney Outcomes in Self-Reported Black Patients with Primary Membranous Nephropathy in the Cure Glomerulonephropathy Study (CureGN)

2023· article· en· W4397048252 sur OpenAlexaff
Margaret Helmuth, Salem Almaani, Isabelle Ayoub, Dhruti P. Chen, Leonela Villegas, Cynthia C. Nast, Bruce Robinson, Vimal K. Derebail, Andrew S. Bomback, Louis‐Philippe Laurin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembranous nephropathyMedicineKidneyKidney diseaseUrologyInternal medicineGlomerulonephritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Primary membranous nephropathy (pMN) is a common cause of nephrotic syndrome in adults. Disease progression in Black versus non-Black patients with pMN remains to be fully characterized. Methods: CureGN is an ongoing multi-center prospective, observational cohort of children and adults with biopsy-proven pMN or 3 other primary glomerular diseases. First diagnostic biopsies were performed between 2010 and 2023. For this analysis, we report baseline clinical data at enrollment, proportion of time on immunosuppression during follow-up, and incident rates for kidney failure and 40% eGFR decline. Time to kidney outcomes was estimated using adjusted Cox proportional hazards models. Results: As of May 2023, 608 pMN patients were enrolled (580 with available follow-up data). Of those, 93 were self-reported Black/African American race: median age 52 (IQR, 37-64); 39% female; and median follow-up time of 4.4 yrs. Among 444 pMN patients genetically sequenced, 12 (3%) had 2-high risk APOL1 alleles; of the 73 pMN patients with self-reported Black/African American race who were sequenced, 11 (15%) had 2-high risk APOL1 alleles. Conclusions: In patients with pMN, self-reported Black race appears to be strongly associated with worse kidney outcomes despite having similar eGFR at enrollment. Additional analyses including assessment of genetic factors are underway to gain understanding of determinants of this observed association. Funding: NIDDK Support - Black (N=93) Non-Black (N=515) Median eGFR at enrollment (mL /min/1.73m2)(IQR) 76.5 (51.2-103.9) 78.4 (52.6-101.0) Median urine protein to creatinine ratio at enrollment (IQR) 4.3 (1.5-8.2) 2.7 (0.7-6.3) Proportion of time on any immunosuppression during study follow up (%) 27 28 Kidney failure rate (per participant year) 0.053 0.016 eGFR decline >40% rate (per participant year) 0.082 0.033 Kidney outcomes (Black vs. Non-Black) HR (95% CI) p-value Kidney Failure 3.3 (1.6-6.6) 0.0008 Kidney Failure & eGFR decline >40% 2.4 (1.4-3.9) 0.0007 Complete Remission* 0.7 (0.4-1.1) 0.1 All models are adjusted for sex, age at biopsy, immunosuppression use prior to biopsy, UPCR at enrollment, eGFR at enrollment and time from biopsy to enrollment. *Among those who entered the study not in complete remission. eGFR = estimated glomerular filtration rate (per CKiD-U25 if age <25 years or CKD-EPI-2021).

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

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