eGFR slope modelling predicts long-term clinical benefit with nefecon in a real-world IgAN population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nefecon is an oral, targeted-release formulation of budesonide approved to reduce kidney function loss in patients with immunoglobulin A nephropathy (IgAN). In the phase 3 NefIgArd trial, 9 months of nefecon treatment preserved estimated glomerular filtration rate (eGFR) and reduced urine protein-creatinine ratio versus placebo, for 15 months post-treatment. A modelling analysis was conducted to predict nefecon's long-term benefits on clinical outcomes. Methods: , or sustained doubling of serum creatinine. This model was applied to registry data from patients with IgAN at Leicester General Hospital (LGH), whose records were matched to individual NefIgArd patients on the basis of their urine protein-creatinine ratio and eGFR values. Results: A total of 1684 LGH-NeflgArd 'matched pairs' were obtained. Nefecon was predicted to delay the time to clinical outcome by 12.8 years (95% confidence interval 4.8-27.9), with median time to outcome of 9.6 years for patients receiving supportive care only versus 22.4 years for nefecon-treated patients. The NeflgArd 2-year eGFR slope yielded a log hazard ratio for the clinical outcome of 0.38 (95% confidence interval 0.21-0.63), a 62% risk reduction versus placebo. Of patients receiving only supportive care, 52% were modelled to have a clinical outcome within 10 years versus 24% of nefecon-treated patients. Conclusion: This modelling analysis indicates that the eGFR benefit seen with nefecon predicts a substantial delay in progression to kidney failure.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».