Executive summary of the KDIGO 2025 Clinical Practice Guideline for the Management of Nephrotic Syndrome in Children
Notice bibliographique
Résumé
The Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Clinical Practice Guideline for the Management of Glomerular Diseases was last updated and published in 2021. KDIGO continues to be committed to the nephrology community to provide periodic updates, based on new developments for each of the glomerular diseases. For children with nephrotic syndrome, the updated guideline now contains a treatment algorithm on when to perform a kidney biopsy and/or genetic testing and which immunosuppressive therapy to use in children with a complete response to glucocorticoids (steroid sensitive), who subsequently become infrequent or frequent relapsers or even steroid dependent. If a glucocorticoid-sparing agent must be considered after failure of an initial glucocorticoid therapy to induce remission, the choice among a calcineurin inhibitor, oral cyclophosphamide, levamisole, mycophenolate mofetil, and rituximab is a decision that requires consideration of patient-related issues such as resources, adherence, adverse effects, and patient preferences. Herein, an executive summary of the most important changes in the KDIGO 2025 Clinical Practice Guideline for the Management of Nephrotic Syndrome in Children is provided as a quick reference.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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 ».