MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409417232 · doi:10.2215/cjn.0000000694

Predicting Remission in Antiphospholipase A2 Receptor Antibody-Associated Membranous Nephropathy

2025· article· en· W4409417232 sur OpenAlexaff
Sean J. Barbour, Pierre Ronco, Manuel Praga, Dilshani Induruwage, Bingyue Zhu, Hanna Dêbiec, Gema Fernández‐Juárez, Fernando Caravaca‐Fontán, Daniel C. Cattran

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProteinuriaRituximabInternal medicineLogistic regressionClinical trialMembranous nephropathyAntibodyGastroenterologyUrologyImmunologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points In phospholipase A2 receptor-membranous nephropathy, clinical variables and antibody levels over 3 or 6 months of treatment were predictors of remission at 1 year. Prediction models at 3 and 6 months had similar performance predicting remission, with the 3-month model allowing for earlier assessment of response. The 3-month and 6-month prediction models could be applied in those treated with supportive therapy, rituximab, calcineurin inhibitors, or cyclophosphamide. Background In patients with antiphospholipase A2 receptor antibody–associated membranous nephropathy, there is currently no accepted method to predict an individual's probability of remission after treatment with immunosuppression or supportive therapy using changes in antibody levels and clinical variables during the first 3–6 months of therapy. Methods Using a cohort of 187 patients from the Glomérulopathie extramembraneuse rituximab, Membranous Nephropathy Trial of Rituximab, and Sequential Treatment with Tacrolimus and Rituximab Versus Alternating Corticosteroids and Cyclophosphamide in primary Membranous Nephropathy clinical trials with antibody levels at baseline ≥14 RU/ml, we derived logistic regression models to predict proteinuria remission at 12 months that can be used at baseline or after 3 or 6 months of treatment. Treatment exposures in the trials included supportive therapy, rituximab, calcineurin inhibitors, and cyclophosphamide. Predictors in the models included male sex and baseline and changes in serum albumin, proteinuria, and antibody levels, with or without changes in eGFR. Results Proteinuria remission at 12 months was achieved in 107 patients. Compared with the model at baseline, the 3-month and 6-month models had better model fit with lower Akaike information criterion (186/158 versus 225) and higher R 2 (52.7%/62.4% versus 25.8%), better discrimination with higher C-statistic (0.87 and 0.91 versus 0.75, P < 0.001), and better calibration with lower integrated calibration index (0.89%/2.22% versus 2.51%). The 3-month and 6-month models had no consistent difference in prediction performance, and decision curve analysis demonstrated similar net benefit for treatment decisions based on either model up to a threshold probability of 31%. Prediction performance was similar after internal validation using optimism correction. Prediction performance was maintained within subgroups of different treatment regimens, including supportive therapy, rituximab, calcineurin inhibitors, and cyclophosphamide. Conclusions Either the 3-month or 6-month models can be used in patients with antiphospholipase A2 receptor antibody associated membranous nephropathy after 3 or 6 months of treatment with a variety of immunosuppression or supportive therapy to predict remission status at 12 months.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Journal of the American Society of NephrologyMême sujetRenal Diseases and GlomerulopathiesTravaux en français237 207