Association Between Relapse and Long-Term Kidney Outcomes in IgA Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
Rationale & Objective: Relapse in IgA nephropathy (IgAN) remains under-researched. This study investigates the incidence of IgAN relapse, its association with adverse outcomes, and its risk factors within a prospective cohort. Study Design: Prospective cohort study. Setting & Participants: The study included 1,069 patients with IgAN who achieved remission following treatment. Predictor: Relapse or not after remission of IgAN. Outcomes: , dialysis, or kidney transplantation) or a 50% decline in eGFR. Analytical Approach: We assessed relapse incidence, its correlation with kidney endpoint events, and identified clinicopathological predictors of relapse using Cox regression analysis. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Cox regression was performed to screen predictive variables to predict relapse. Results: /year). Patients with corticosteroid-induced remission had a higher likelihood of relapse within 3 years. Controlling 24-hour urinary protein at remission to below 0.3 g/d was associated with a significantly improved relapse-free rate. Limitations: Single-center study; no standardized definition for IgAN remission and relapse. Conclusions: Relapse is prevalent in IgAN and is associated with an increased rate of kidney endpoint events and accelerated eGFR decline. Predictors of relapse encompass various clinicopathological indicators and medications, with stricter control of proteinuria at remission being crucial for reducing relapse rates.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».