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Enregistrement W4414311529 · doi:10.1016/j.xkme.2025.101104

Association Between Relapse and Long-Term Kidney Outcomes in IgA Nephropathy

2025· article· en· W4414311529 sur OpenAlexfundno aff
Xue Shen, Pei Chen, Miao Hui, Jingyi Li, Wanyin Hou, Hongyu Yang, Li Yang, Lijun Liu, Sufang Shi, Jicheng Lv, Hong Zhang

Notice bibliographique

RevueKidney Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking UniversityNational Key Research and Development Program of ChinaChinook TherapeuticsChinese Academy of Medical Sciences Initiative for Innovative MedicineNational Natural Science Foundation of ChinaPeking University First Hospital
Mots-clésProteinuriaNephropathyKidneyKidney diseaseRenal function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 The first occurrence of either end-stage kidney disease (estimated glomerular filtration rate [eGFR] <15 mL/min/1.73 m 2 , 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 Among the 1,069 patients, 348 (33%) experienced 411 relapses. The overall relapse-free rates at 1, 5, and 10 years were 93%, 65%, and 48%, respectively. Relapse patients had a significantly higher incidence kidney endpoint events compared with nonrelapse patients. The relapse group also exhibited a more rapid decline in eGFR compared with the nonrelapse group (-2.3 vs -1.0 mL/min/1.73 m 2 /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. Plain-Language Summary This study focused on the relapse of IgA nephropathy (IgAN) in patients who initially achieved remission. It followed 1,069 patients and found that 33% experienced relapse. The relapse rate was higher in patients treated with corticosteroids to induce remission and those with proteinuria levels above 0.3 g/d at remission. Patients who relapsed had a faster decline in kidney function, leading to worse outcomes like end-stage kidney disease. The findings emphasize that relapse is common in IgAN and associated with serious kidney damage, but stricter management of protein levels could help prevent it.

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

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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