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Enregistrement W4397048404 · doi:10.1681/asn.20233411s1253c

Patterns of Disease Progression Among Children and Adults with IgA Nephropathy/Vasculitis in CureGN

2023· article· en· W4397048404 sur OpenAlexaff
Dorey A. Glenn, A. Carver, Margaret Helmuth, Abigail R. Smith, Pietro A. Canetta, Cynthia C. Nast, Heather N. Reich, Carla Nester, Myda Khalid

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephropathyMedicineDiseaseVasculitisImmunologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: IgA nephropathy (IgAN) is the most common glomerular disease world-wide. Identifying demographic and clinical characteristics that place patients at increased risk for disease progression is critical for optimizing therapeutic interventions and targeting clinical trials. Methods: CureGN is a multi-center cohort study of children and adults with biopsyproven glomerular disease, including 823 patients with IgA nephropathy/vasculitis with nephritis (IgAN/IgAVN). We used latent class analysis to segregate 316 incident and prevalent patients, with at least 4 UPCR measurements within the first 2 years of their follow-up, into 3 groups based on longitudinal UPCR trajectories over 2 years. Using Cox proportional hazard models, we then modeled disease progression, defined as the composite outcome of 40% eGFR decline or kidney failure (initiation of dialysis, transplant, or 2 eGFRs <15ml/min/1.73m2), as a function of UPCR trajectory group while adjusting for age, eGFR at enrollment, use of immunosuppression, RAAS blockade, and IgAN/IgAVN status. Results: 149 incident and 167 prevalent patients (enrolled <6 months and > 6 months from biopsy (max 5 years), respectively) were followed for a median of 6.1 (IQR 4.5,6.9) years. Three groups were identified based on UPCR trajectories (Figure). Among incident patients, those with the highest UPCR (group 3) demonstrated faster eGFR decline (median (IQR) decline -4.0 (-7.3,-0.1) ml/min/1.73m2/year compared to +1.3 (-2.0,+3.1) in group 1 and -0.9 (-3.9,+1.7) in group 2) and had 5.4-times higher hazard of progressing to the composite outcome compared to Groups 1+2 combined (p=0.0016). Among prevalent patients, those with the highest UPCR (Group 3) had 3.9-times higher hazard of progressing to the composite outcome (p=0.0049). No association between immunosuppression use and the composite outcome was detected. Conclusions: In both incident and prevalent IgAN/IgAVN cohorts proteinuria trajectories define patients into distinct clinical groups and are a strong independent predictor of disease progression. Funding: NIDDK Support

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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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