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Enregistrement W4415426922 · doi:10.1093/ndt/gfaf116.0212

#988 The impact of kidney relapse on long-term kidney function in ANCA-associated vasculitis

2025· article· en· W4415426922 sur OpenAlexaff
Lisa Uchida, Vanja Ivković, Anna Matyjek, Duvuru Geetha, Balazs Odler, Carmel M. Hawley, Zachary S. Wallace, Carol A. McAlear, Mats Junek, Peter A. Merkel, Michael Walsh, David Jayne, Andreas Kronbichler

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal functionKidneyKidney diseaseVasculitisNephrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims ANCA-associated vasculitis (AAV) often results in chronic kidney disease (CKD) and progresses to end-stage kidney disease (ESKD). Long-term trajectories of kidney function and the impact of kidney relapse on these trajectories in AAV are not well defined. This study evaluated long-term kidney function before and after kidney relapse and compared the trajectories to those of patients without relapse, using data from the PEXIVAS trial of plasma exchange and glucocorticoid dosing. Method This post-hoc analysis of the PEXIVAS trial included patients with kidney involvement at baseline who achieved remission prior to 12 months and had at least 2 subsequent estimated glomerular filtration rate (eGFR) assessments. Patients who developed ESKD before 12 months or those without eGFR data beyond 12 months were excluded. We calculated eGFR slopes of patients who did not experience kidney relapse as well as pre- and post-relapse slopes of patients who had kidney relapse at least 12 months after randomisation. We additionally compared the group mean eGFRs at each follow-up time. To create a common time to compare eGFR relative to the time of relapse, Time 0 was defined as: (i) time of relapse for relapsers and (ii) time corresponding to the month of relapse of their matched relapsers for non-relapsers. Patients were matched using propensity scores based on sex, ANCA subtype, eGFR at randomisation and time of enrolment. A linear mixed-effects model was employed to estimate eGFR slope, with adjustment for the main effects of age, sex, ANCA subtype, eGFR at randomisation, and their interactions with time. Results Of 704 participants in PEXIVAS, 459 were included, of whom 51 (11.1%) had a kidney relapse after 12 months (median time to relapse: 847 days). Baseline characteristics were comparable between those with and without kidney relapse, including median eGFR at randomisation (17.2 vs 19.2 ml/min/1.73 m2; P = 0.76) and at 12 months (41.3 vs 42.7 ml/min/1.73 m2; P = 0.37) (Table 1). The mean eGFR in patients that relapsed was lower at and after relapse compared to those that did not relapse (Fig. 1). The overall slope in the non-relapse group was 0.7 (95% CI: −0.3 to 1.8) mL/min/1.73 m2/year. In the relapse group, the pre-relapse slope was −5.9 (95% CI: −10.2 to −1.5) mL/min/1.73 m2/year, while the post-relapse slope was −1.1 (95% CI: −3.8 to 1.6) mL/min/1.73 m2/year. After adjustment, the pre-relapse slope was −6.9 (95% CI: −10.6 to −3.2) mL/min/1.73 m2/year and the post-relapse slope was −2.3 (95% CI: −4.6 to 0.1) mL/min/1.73 m2/year. The eGFR slope differed between the relapse and non-relapse groups during the pre-T0 period (P = 0.018), whereas no difference was observed in the post-T0 period (P = 0.10). Conclusion Kidney relapse in AAV occurring after 12 months of treatment initiation was preceded by a decline in eGFR, and was associated with long-term decline in kidney function. Those with no relapse demonstrated a stable eGFR over time. Early identification and treatment of kidney relapses in AAV may improve long-term kidney function.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,259 · 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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