Epidemiology and early predictors of Fabry nephropathy: evaluation of long-term outcomes from a national Fabry centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fabry disease is a rare genetic lysosomal storage disorder, whereby the accumulation of sphingolipids consequently leads to kidney structural damage and dysfunction. We explored the epidemiology of chronic kidney disease (CKD) among patients with Fabry disease at a major UK referral centre in Greater Manchester serving over 7 million people, to inform early predictors of kidney disease and possible treatment planning. METHODS: Data were sourced from the electronic records of registered participants from November 2020 to February 2022 of adults diagnosed with Fabry disease, with at least 1 year of follow-up. Four hundred and five participants (female = 223, male = 182) met the initial eligibility criteria. Our study focused on identifying factors linked to incident CKD, with 395 evaluable individuals undergoing outcome analysis over a median of 6.4 years. RESULTS: Findings concluded that 60.5% of participants received disease-modifying treatments, 29.7% experienced non-fatal cardiovascular events, 3.3% developed end-stage kidney disease (ESKD), and 7.3% died. Men had higher use of disease modifying therapy, progression to ESKD requiring kidney replacement therapy, cardiovascular events, and mortality compared to women. Subgroup analysis over 9 years revealed that older age, cardiovascular history, renin-angiotensin-aldosterone system inhibitor use, and higher urine albumin-to-creatinine ratio (uACR) were predictors of faster estimated glomerular filtration rate (eGFR) decline and increased mortality. At baseline, 47.8% of 249 patients with uACR data had CKD, and 25.4% of the remaining individuals developed CKD during follow-up, associated with higher uACR and lower, albeit normal eGFR levels. CONCLUSION: Over 60% of Fabry disease patients are at lifetime risk of developing CKD, with a substantial risk of mortality, even with initially normal uACR and eGFR values.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».