Machine Learning-Derived Predictors of Clinical Outcomes in CureGN Participants with FSGS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is a common disease pattern with variable clinical presentations, outcomes, and etiologies, including immune-mediated, adaptive, and genetic. Much of the clinical heterogeneity remains unexplained. Methods: 722 participants with FSGS have been enrolled with 512 having whole genome sequencing (WGS) data, 276 with centralized biopsy scoring for conventional morphologic parameters, and 226 having both WGS and pathology scoring. Sequential ridge regression models were performed using: 1) baseline demographic, 2) social determinants of health, clinical, and genetic, 3) pathology morphologic features to predict time to kidney failure defined as two eGFR measurements <15mL/min, dialysis, or kidney transplantation. Ridge regression allows complex modelling while avoiding overfitting. Missing variables were imputed where possible. Discrimination was assessed using integrated area under the curve (iAUC) and variables were ranked by absolute value of standardized coefficients. Results: Among participants with WGS data, 92 had a high-risk APOL1 genotype and 32 had monogenic kidney disorders. Model discrimination improved with the stepwise addition of features from model 1 to 3 (iAUC = 0.86, 0.93, 0.95 respectively). Among the 31 most predictive features 14 were protective (1 demographic, 6 clinical, 7 morphologic) and 17 were risk factors (2 demographic, 7 clinical, 1 genetic, 7 morphologic). The top ranked protective factors included high eGFR, high serum albumin, low rates of interstitial fibrosis and tubular atrophy (IFTA), high calcium, diffuse mesangial hypercellularity, high hemoglobin and sodium, tip variant FSGS, and no inflammation in areas of IFTA. Top ranked risk factors included high levels of IFTA, high proteinuria, tubular microcystic changes, hypertension, collapsing variant FSGS, inflammation in areas of IFTA, high levels of segmental and globally sclerosed glomeruli, thrombotic diagnosis, high potassium, edema, high-risk APOL1 genotype, private health insurance, high levels of arteriosclerosis, black race, use of RAAS inhibitors, and young age at onset. Conclusion: Machine learning methodologies that integrate a broad range of clinical, genetic, and pathology data allow for the identification of parameters that are predictive of clinical outcome in FSGS. Funding: NIDDK Support
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».