Application of the updated International IgA Nephropathy Prediction Tool in children one or two years post-biopsy
Notice bibliographique
Résumé
The pediatric International IgA Nephropathy (IgAN) Prediction Tool comprises two models with and without ethnicity and is the first method to predict the risk of a 30% decline in estimated glomerular filtration rate (eGFR) or kidney failure in children at the time of biopsy using clinical risk factors and Oxford MEST histology scores. However, it is unknown if the Prediction Tool can be applied after a period of observation post-biopsy. Using an international multi-ethnic cohort of 947 children with IgAN, 38% of whom were followed into adulthood, the Prediction Tool was updated for use one-year after biopsy. Compared to the original pediatric Prediction Tool, the updated post-biopsy Prediction Tool had a better model fit with higher R 2 D (51%/50% vs 20%), significant increase in 4-year C-statistics (0.83 vs 0.73/0.69, ΔC 0.09 [95% confidence interval 0.07-0.10] and ΔC 0.14 [0.12-0.15]) and better 4-year calibration with lower integrated calibration indices (0.74/0.54 vs 2.45/1.01). Results were similar after internal validation and when the models were applied two-years after biopsy. Trajectories of eGFR after a baseline one-year post-biopsy were non-linear and those at higher predicted risk started with a lower eGFR and experienced a more rapid decline over time. In children, eGFR had a variable rate of increase until 15-18 years old then decreased linearly with a more rapid decline in higher risk groups that was similar to young adults of comparable risk. Thus, the original pediatric Prediction Tool should be used in children at the time of biopsy, and the updated pediatric Prediction Tool should be used to revaluate risk one- or two-years after biopsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».