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Enregistrement W4412021002 · doi:10.1097/mnh.0000000000001102

New insights into the biology and treatment of minimal change disease and focal segmental glomerulosclerosis

2025· article· en· W4412021002 sur OpenAlexaff
Bryce Barr, Andreas Kronbichler, Astrid Weins

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal change diseaseFocal segmental glomerulosclerosisNephrotic syndromeMedicineRituximabDiseasePathogenesisImmunologyAntibodyIntensive care medicinePathologyInternal medicineGlomerulonephritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Until recently, the underlying pathophysiology of diffuse podocytopathies associated with nephrotic syndrome was not understood. Since the discovery of antinephrin antibodies and antibodies against other slit diaphragm components in a subset of patients with minimal change disease and focal segmental glomerulosclerosis, there has been a transformation of our understanding of disease pathogenesis and treatment rationale. RECENT FINDINGS: Antinephrin antibodies are common in patients with acquired diffuse podocytopathy and are most reliably detected among those patients with treatment-naive nephrotic syndrome. Circulating antibodies correlate with disease activity and may be useful for monitoring patients with podocytopathies. Rituximab represents an effective treatment inducing remission in a majority of patients and reducing the frequency of relapses. Optimal dosing and frequency remain unclear, and randomized trials in this space are ongoing. SUMMARY: Our understanding of immune-mediated podocytopathy is rapidly evolving, and changes in treatment paradigms are likely to continue to change, with emphasis on targeted therapies addressing disease pathogenesis. Future prospective studies are required to understand the optimal use of antinephrin antibodies for diagnosis and monitoring and how to tailor therapy to individual patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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