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Enregistrement W4415196861 · doi:10.2215/cjn.0000000842

Challenging Clinical Practice Guideline Definitions in Childhood Nephrotic Syndrome

2025· article· en· W4415196861 sur OpenAlexafffundabout
Cal Robinson, Nowrin Aman, Tonny Banh, Josefina Brooke, Vaneet Dhillon, Mackenzie Garner, Christoph Licht, Ashlene McKay, Rachel Pearl, Seetha Radhakrishnan, Keisha Rasool, Nithiakishna Selvathesan, Chia Wei Teoh, Jovanka Vasilevska‐Ristovska, Rulan S. Parekh

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesWomen's College Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenPhysicians' Services Incorporated FoundationKidney Foundation of Canada
Mots-clésNephrotic syndromeGuidelineImmunosuppressionNephrologyKidney diseaseMinimal change disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Three quarters of children with steroid-resistant nephrotic syndrome respond to other immunosuppression and have good kidney outcomes. Children classified as frequently relapsing by International Pediatric Nephrology Association versus Kidney Disease Improving Global Outcomes criteria have similar relapse rates and risk of CKD. These findings support defining treatment resistance by response to any immunosuppression and implementing the International Pediatric Nephrology Association criteria for frequent relapses. Background In childhood nephrotic syndrome, definitions of immunosuppression response, frequently relapsing nephrotic syndrome (FRNS), and long-term remission are conflicting and based on limited evidence. Our goal was to define treatment response, FRNS, and long-term remission on the basis of associated disease outcomes. Methods We included children (6 months–18 years) diagnosed with nephrotic syndrome between 1993 and 2023 in combined Canadian cohorts. We evaluated different definitions of ( 1 ) immunosuppressive treatment response, ( 2 ) FRNS, including Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) 2021 and International Pediatric Nephrology Association (IPNA) 2023 criteria, and ( 3 ) long-term remission. Outcomes were time to CKD, relapse count throughout follow-up, and time to relapse, analyzed by Cox proportional hazards and negative binomial regression. Results We included 1114 children with nephrotic syndrome (median age at diagnosis, 3.8 years; 63% male; median follow-up, 4.7 years). Among them, 1054 (95%) were steroid sensitive, 60 (5%) were steroid resistant (steroid-resistant nephrotic syndrome [SRNS]), and 73% with SRNS achieved complete remission with steroid-sparing immunosuppression. No child with treatment-responsive SRNS developed CKD. Within 1 year of diagnosis, 281 steroid-sensitive children (27%) were classified with FRNS by KDIGO and 383 (36%) by IPNA criteria. Children with FRNS by IPNA criteria (versus KDIGO) had a similar number of relapses (adjusted rate ratio, 0.95; 95% confidence interval, 0.81 to 1.12) and CKD risk (2% each) but less often received steroid-sparing immunosuppression (hazard ratio, 0.42; 95% confidence interval, 0.32 to 0.56). Ninety-eight percent of relapses occur within 3 years of the initial diagnosis or the last relapse event. Conclusions Children with SRNS who achieve remission have a similar CKD risk to steroid-sensitive children. Children with FRNS by IPNA 2023 and KDIGO 2021 criteria experience similar rates of relapse and CKD. This supports defining treatment resistance by response to any immunosuppressive medication, implementation of the IPNA FRNS criteria, and use of 3-year relapse-free survival as a surrogate for long-term remission.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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