Lupus nephritis trials network (LNTN) repeat kidney biopsy-based definitions of treatment response: A systematic literature review-based proposal
Notice bibliographique
Résumé
Within the frame of the Lupus Nephritis Trials Network (LNTN), we conducted a systematic literature review (SLR) to propose kidney tissue-based definitions of treatment outcomes in lupus nephritis (LN). Given the limitations of clinical markers like proteinuria in predicting immunological, histological, and long-term outcomes, our work emphasises the importance of repeat kidney biopsies. Such biopsies help identify discordance between clinical and histological response, which has implications for long-term kidney outcomes. The research objectives of this SLR focused on defining repeat biopsy-based treatment response and histological remission, and their associations with long-term outcomes. The SLR reviewed studies published from 2000 to 2022, identifying 20 eligible works. Histological response was commonly defined by changes in the National Institutes of Health (NIH) Activity Index (AI), with response indicated by a decrease of ≥50 % and to ≤3. Remission was most commonly defined as an AI score of 0. These benchmarks were associated with improved long-term renal outcomes, such as reduced flare rates and preserved kidney function. Conversely, NIH AI scores ≥4 and NIH Chronicity Index (CI) scores ≥4 were associated with poor prognosis, highlighting their predictive utility. Consensus definitions were established through expert panel deliberation, setting a foundation for standardising LN treatment evaluation in clinical trials and observational studies. These definitions are not intended for routine clinical decisions but aim to enhance uniformity and comparability in research, especially when repeat kidney biopsies are performed, an approach strongly advocated by our work. Further validation through ongoing initiatives and molecular characterisation efforts will refine these criteria, fostering advances in LN management and patient outcomes.
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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 | 0,030 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».