RESOLVE: Recurrence Posttransplant Observational Study in Focal Segmental Glomerulosclerosis and Minimal Change Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The morbidity of recurrent focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) and minimal change disease (MCD) after transplant is well recognized. Additional collaborative research is necessary to advance understanding of recurrence epidemiology, mechanisms, interventions, and outcomes, particularly in children. Methods: RESOLVE is a multicenter, observational cohort study examining the posttransplant course of patients with FSGS and MCD across the lifespan. Multiple enrollment options will facilitate both retrospective and prospective collection of biospecimens, self-report items, and electronic health record data across pediatric and adult participants. The study offers a unique mobile health option for participants to enroll and engage with the study remotely. Logistic regression using a log link function will evaluate recurrence risk within 3 months of transplant based on clinical characteristics and assess the impact of social determinants of health on time to graft failure, following adjustment. Cox proportional hazards models with primary outcome of graft failure with competing risk of death will evaluate the impact of recurrence therapy and access to preventative versus reactive recurrence therapy. Independent logistic regression will evaluate the impact of recurrence therapy and endophenotypes on proteinuric outcomes. Conclusion: Multiple enrollment approaches and tailored site participation are needed while studying recurrent FSGS (rFSGS) due to its rarity and phenotypic variability. RESOLVE provides a framework for international collaboration to unravel the course of rFSGS through a biospecimen and data repository. It also explores the potential for mobile health tools to enhance recruitment of participants and to promote cooperation among researchers to advance understanding of recurrence mechanisms and treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».