Studying IgA Nephropathy at a Population Level over a 21-Year Period
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with IgA nephropathy [IgAN] risk progression to end-stage kidney disease [ESKD] and death. Studies in IgAN to date have been mostly single- or multi-center research cohorts with inclusion criteria and selection bias that limits generalizability. Herein we report the methodology used to study outcomes of adult IgAN at the population level in a large Canadian province. Methods: This is a population-level cohort study of adults ≥18 years with IgAN using the British Columbia [BC] Glomerulonephritis [GN] Registry. All kidney biopsies are processed by nephropathologists in a single center. Any biopsy with GN is automatically registered in the BC GN Registry, which links with healthcare administrative databases to capture comorbidities, laboratory data, treatment and outcomes. Results: The BC GN Registry successfully captured 1382 individuals with primary IgAN over 21 years from 2000 to 2020. At the time of biopsy, median age was 44.3 years, eGFR was 54.1 ml/min/1.73m2, and proteinuria was 1.4 g/day (Table 1); 92.4% and 88.1% of patients had available eGFR and proteinuria. During follow-up, there were 19 (IQR 9, 38) and 12 (IQR 4, 25) eGFR and proteinuria measurements per patient, which were measured every 1.2 (IQR 0.4, 3.0) and 2.8 months (IQR 1.1, 4.8) respectively. The 20-year risk of ESKD was 49.4% and of death was 15.6% (Figure 1). Conclusion: We demonstrate the feasibility of using a provincial biopsy registry linked with administrative databases to study IgAN at the population-level in a large multi-ethnic Canadian province. The structure of the BC GN Registry captures all patients in BC with IgAN without selecting bias. Future steps will be to study treatment patterns, clinical outcomes, and healthcare utilization. Funding: Commercial Support - Novartis AGTable 1Figure 1
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».