Risk Factors for Disease Progression for Adults and Children With Membranous Nephropathy in the Cure Glomerulonephropathy Network (CureGN)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Primary membranous nephropathy (pMN) is a frequent cause of nephrotic syndrome in adult patients without diabetes. Recognizing the major shift in the classification of pMN based on target antigen and the management of patients with pMN with more widespread use of rituximab (RTX), we sought to better characterize the clinical course and risk factors in adults and children with pMN. Methods: We used the Cure Glomerulonephropathy (CureGN) prospective cohort of patients with pMN diagnosed using biopsy between 2010 and 2023. We report time to kidney outcomes using adjusted Cox proportional hazards models. Results: In total, 591 patients (537 adults and 54 children) were evaluated with 9% reaching kidney failure. Anti-B cell therapy was used in 44% of patients. Age < 18 years, self-reported Black/African American race, proteinuria > 3 g/g, and lower estimated glomerular filtration rate (eGFR) at enrollment were associated with worse kidney survival. Black race (adjusted hazard ratio [HR]: 1.8; 95% confidence interval [CI]: 1.1-2.9) and age < 18 years (adjusted HR: 3.7; 95% CI: 2.0-7.1) were associated with an increased risk of kidney failure and/or > 40% eGFR decline after adjusting for exposure to immunosuppression. Latinx ethnicity was associated with a lower likelihood of reaching complete proteinuria remission (adjusted HR: 0.4; 95% CI: 0.2-0.7). Conclusion: This study unveils self-reported Black race, young age (aged < 18 years) and Latinx ethnicity as potential risk factors associated with worse kidney outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».