Role of Neighborhood Disadvantage in Patient Outcomes in Childhood Nephrotic Syndrome in the CureGN Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disparities in clinical outcomes in childhood nephrotic syndrome are not completely explained by race and genetics. We aim to examine the influence of residential neighborhood on disease activity and progression in childhood nephrotic syndrome using the Child Opportunity Index (COI). Methods: CureGN is a prospective cohort study of patients with glomerular diseases diagnosed by biopsy within 5 years prior to enrollment. CureGN pediatric participants with minimal change disease (MCD) and focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) with census tract data were included. COI composite score and subdomain scores in education, health and environment, and social and economic were categorized into quintiles and examined for associations with development of ESKD or 40% decline in eGFR using Kaplan-Meier estimates and log-rank tests. Results: 371 children (228 MCD; 143 FSGS) with a median follow-up of 5.8 years (IQR 3.4-7.2) were included. Median age at biopsy was 8 years (IQR 4-7); 58% were White, 26% Black, and 12% Hispanic. In the subset of children with FSGS, the probability of progression to kidney failure or 40% decline differed across quintiles of the education domain COI (p=0.02). Conclusion: In a national cohort of children with nephrotic syndrome, children with FSGS who resided in areas with lower education opportunities had a higher probability of disease progression. Future work will assess potential ways to mitigate the effects of neighborhood opportunities on outcomes. Funding: NIDDK SupportTime to composite endpoint by COI levels (FSGS only)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».