Comparative Effectiveness of Immunosuppressive Medications in Nephrotic Syndrome: A Cure Glomerulonephropathy (CureGN) Study Report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rituximab is increasingly used to treat frequently-relapsing nephrotic syndrome in children and young adults. Yet, the real-world comparative effectiveness of immunosuppressive medications is unclear. Methods: Using target trial methods, we emulated a multi-center, open-label, pragmatic randomized controlled trial with CureGN data. We included children and young adults (<40 years) diagnosed with minimal change disease (MCD) or focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) that had prior complete remission and initiated rituximab, mycophenolate mofetil (MMF), or calcineurin inhibitors (CNI). Randomization was emulated by propensity score overlap weighting. The primary outcome was time-to-relapse using weighted Cox proportional hazards models. Results: Of 221 eligible CureGN participants, 111 initiated rituximab, 46 MMF, and 64 CNI. Baseline characteristics were balanced after propensity score weighting. Mean age was 13.3 years and 80% had prior steroid-sparing drug use. During median 4.3-year (IQR 1.9-6.1) follow-up, relapse occurred in 56%, 46%, and 58% after rituximab, MMF, and CNI use, respectively. There was no difference in relapses after rituximab vs. MMF or CNI (weighted HR 1.16, 95%CI 0.74-1.81). There were also no differences in relapse rates, kidney function decline, or adverse events. Conclusion: There was no difference in relapse risk after rituximab vs. MMF or CNI among children and young adults with difficult-to-treat nephrotic syndrome. Therapeutic selection should be a shared decision, considering medication-specific side-effects, costs, access, duration, and patient adherence. Funding: Government Support – Non-U.S.Figure. Weighted relapse-free survival after rituximab vs. MMF or CNI use
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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 | 0,021 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».