Clinical uptake of an antigen-based approach to membranous nephropathy: a survey of general nephrologists and glomerular disease experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, there has been an emergence of new antigens discovered in membranous nephropathy (MN). Whether these antigens have impacted the approach to, and management of, MN patients undertaken by nephrologists is still unclear. METHODS: We conducted a cross-sectional international survey pertaining to 13 antigens recently discovered in MN. The survey was distributed by the National Kidney Foundation, direct emails, and social media. RESULT: PLA2R, THSD7A, NELL1, and EXT1/2 testing were readily available while the most common response for other antigen testing was 'Not Performed' or 'Unknown'. All respondents had tested for or treated PLA2R-positive MN. Of 79 respondents, only 12.7% had treated THSD7A, 15.2% for NELL1 and 6.3% for EXT1/2 positive MN. For PLA2R, THSD7A, and NELL1, a majority chose rituximab (75.4, 87.5, and 80.0%, respectively) as initial treatment, and would treat with immunosuppression before completing 6 months of conservative therapy. A majority of respondents would routinely or occasionally omit a kidney biopsy in the setting of positive serum anti-PLA2R antibodies, however, 27.5% would rarely do so. There was no clear consensus across respondents regarding the use of anti-PLA2R serum levels in determining remission. CONCLUSION: Although many new MN antigens have been discovered, there is limited availability of tests identifying these less common antigens. While the survey suggests potential for utilization of an antigen-tailored approach based on identified differences in screening and treatment practices, there remains a lag in the full adoption of this new information. Further progress in accessibility of antigen testing and research into antigen associations will enable a more individualized approach to the management of MN.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».