Interferon-α as a biomarker to predict renal outcomes in lupus nephritis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if serum interferon (IFN)-α levels at the time of a lupus nephritis (LN) flare are associated with renal outcomes. METHODS: Patients with an LN flare who had a preflare estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥60 mL/min were included in the study. The following outcomes were ascertained: (1) Time to first and second LN flares during follow-up, (2) Time to a sustained decline in eGFR by 30% and 50%, and progression to end-stage renal disease (ESRD, <15 mL/min), and (3) Time to an adverse renal event (≥2 renal flares and/or at least a 30% sustained decline in eGFR during follow-up). Serum IFN-α was measured by Simoa. RESULTS: 92 patients with active LN were included in the study. Elevated serum baseline levels of IFN-α predicted poor renal outcomes. Patients with higher baseline IFN-α had a greater risk of having two or more subsequent LN flares (HR: 1.31 (1.08-1.59), p=0.006), sustained 30% decline in eGFR (HR: 1.27 (1.14-1.40), p<0.001), 50% decline in eGFR (HR: 1.27 (1.12-1.33), p<0.001) and progressing to ESRD (HR: 1.29 (1.14-1.47), p<0.001). Receiver operating characteristic analysis identified an IFN-α cut-off, 0.6 pg/ml, for predicting an adverse renal event. CONCLUSIONS: Elevated serum IFN-α levels measured at the time of an LN flare are associated with poor renal outcomes, including the development of ≥2 LN flares, and a clinically meaningful decline in kidney function.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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 découle