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Enregistrement W4403832288 · doi:10.1681/asn.202473whkbzj

Characterization of Screening Patterns and Identification of Patients with Lupus Nephritis in a Community Rheumatology Setting

2024· article· en· W4403832288 sur OpenAlexaff
N. Soloman, Jawad Bilal, Romy J. Cabacungan, Scott Milligan, Andrew Sharobeem, John Tesser, Henry Leher

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensAurinia (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLupus nephritisRheumatologyMedicineInternal medicineIdentification (biology)Systemic lupus erythematosusNephrologyDermatologyDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lupus nephritis (LN) is a serious but common complication of systemic lupus erythematosus (SLE) characterized by proteinuria and decreased renal function. As delays in LN diagnosis may lead to nephron loss and delayed administration of disease-modifying therapies, current treatment recommendations suggest regular screening of patients with SLE for kidney involvement. Given the importance of early identification and treatment of LN, we assessed screening patterns for kidney involvement in patients with SLE in care of community rheumatologists in the United States. Methods: Patient selection criteria: ≥2 diagnosis codes for SLE separated by >30 days, in care of the American Rheumatology Network (ARN) between July 2018 and June 2023, and >365 days observation. Individual patient observation windows were calculated from the first date of observation by ARN (index date) to the last encounter date, up to June 30, 2023. Patients were suspected of having probable LN if they had any of the following qualifying events during their observation window: an ICD-10 code for LN, an ICD-10 code suggestive of LN (e.g., kidney issues or related testing), or laboratory results indicative of proteinuria or reduction in estimated glomerular filtration rate (eGFR >20% less than observed at earliest observation and where lower eGFR measure is <72 mL/min/1.73 m2 and not already categorized by ICD-10 code). Results: 8631 of >540,000 patients with data in the ARN database met all study criteria. Of these, 5314 (62%) had at least one qualifying event during their observation window; 24% of patients had a diagnosis of LN by ICD-10 code, whereas an additional 38% had laboratory values or other ICD-10 coding suggestive of LN. Of the 62% of patients with probable LN, 97% had record of an eGFR assessment compared to 66% and 62% of patients, respectively, who had record of protein assessment by urine test strip or urine protein. Conclusion: This study suggests that most patients with SLE will develop renal involvement over the course of their disease. These data support increased routine screening of SLE patients for LN via regular utilization of urine protein testing, consistent with the LN treatment guidelines. Funding: Commercial Support - Aurinia Pharmaceuticals, Inc.

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)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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