INTEGRATING GENETIC RISK SCORES AND TRADITIONAL RISK FACTORS TO PREDICT DEVELOPMENT OF LUPUS NEPHRITIS BASED ON (CSTAR) COHORT
Notice bibliographique
Résumé
PT007 / #602 Topic: AS15 - Lupus Nephritis-Clinical POSTER TOUR 02: RECENT INSIGHTS ON THE PATHOGENESIS OF LUPUS NEPHRITIS 23-05-2025 10:00 AM - 10:40 AM Background/Purpose Lupus nephritis (LN) is 1 of the most common and severe manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE). However, identifying patients at high risk of LN remains challenging. This multicenter prospective cohort study aimed to evaluate the utility of clinical risk factors and genetic susceptibility for predicting new-onset LN in SLE patients. Methods Based on Chinese SLE treatment and research (CSTAR), SLE patients without LN at SLE diagnosis were consecutively enrolled. Clinical characteristics were recorded, and blood samples were collected for genotyping. The contribution of 112 non-HLA SLE susceptible variants was taken together as a genetic risk score (GRS). Results A total of the 2441 SLE patients without LN at baseline, 215 (8.8 %) developed LN within a mean follow-up of 2.9±1.6 years. Age < 30 years old, absence of arthritis, serositis, hypocomplementemia, and positive anti-dsDNA antibodies emerged as significant predictors of LN. We further enrolled 451 patients and performed genotyping. The 5 traditional risk factors were validated and the utility of GRS in affecting LN development was assessed. The hazard ratio of GRS was 3.19 after adjusting for the 5 clinical risk factors (p=4.36×10^-5). Furthermore, integrating GRS improved the classification of new-onset LN risk compared to compositing traditional risk factors alone (AUC 0.838 vs 0.799). Patients in the clinical low-risk group but with high GRS quartiles showed significantly higher LN probability than those without (18.5% vs 1.9%), similar to that in the clinical high-risk group (29.4%). Conclusions Our study gave further evidence to the role of traditional risk factors, including younger age, serositis, absence of arthritis, hypocomplementemia, and anti-dsDNA antibodies, in new-onset LN risk prediction. The integration of GRS and the 4 clinical risk factors may play a pivotal role in the individualized management of SLE.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».