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Enregistrement W4399973779 · doi:10.1155/2024/4421589

Renal Manifestations of IgG4‐Related Disease: A Concise Review

2024· review· en· W4399973779 sur OpenAlexaff
Shahrukh T Towheed, Wayel R. Zanjir, Kevin Yi Mi Ren, Jocelyn Garland, Marie Clements-Baker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nephrology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseIgG4-related diseaseRetroperitoneal fibrosisPathologyGlomerulonephritisPresentation (obstetrics)Kidney diseaseNephritisRenal pathologyEpidemiologyIntensive care medicineKidneyFibrosisInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IgG4-related disease (IgG4-RD) is an immune-mediated disorder marked by fibro-inflammatory masses that can infiltrate multiple organ systems. Due to its relatively recent discovery and limited understanding of its pathophysiology, IgG4-related disease may be difficult to recognize and is consequently potentially underdiagnosed. Renal involvement is becoming regarded as one of the key features of this disease. To date, the most well-recognized renal complication of IgG4-related disease is tubulointerstitial nephritis, but membranous glomerulonephritis, renal masses, and retroperitoneal fibrosis have also been reported. This concise review has two objectives. First, it will briefly encapsulate the history, epidemiology, and presentation of IgG4-related disease. Second, it will examine the reported renal manifestations of IgG4-related disease, exploring the relevant histology, imaging, clinical features, and treatment considerations. This synthesis will be highly relevant for nephrologists, rheumatologists, general internists, and renal pathologists to raise awareness and help improve early recognition of IgG4-related kidney disease (IgG4-RKD).

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,353 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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