Development and Validation of a Predictive Model for Severe Tubular Atrophy/Interstitial Fibrosis in Patients with IgA Nephropathy: Multicenter Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe tubular atrophy/interstitial fibrosis are critical pathological features associated with poor prognosis in IgA nephropathy (IgAN). The early identification of patients at high risk for severe tubular damage could guide clinical management and improve outcomes. Objective: This study aimed to construct and validate a predictive model for assessing the risk of severe tubular atrophy and interstitial fibrosis in patients diagnosed with IgAN. Methods: A total of 3276 patients from the Hankou branch of Tongji Hospital were retrospectively enrolled for model development. A predictive model for severe tubular atrophy/interstitial fibrosis was constructed based on independent predictors identified through univariate analysis, least absolute shrinkage and selection operator regression, and stepwise logistic regression. Furthermore, the model underwent internal and external validation using an independent dataset (n=1062), and performance evaluation using six machine learning algorithms: random forest, generalized linear model, decision tree, gradient boosting decision tree, extreme gradient boosting, and support vector machine. Results: In this study, 8 variables were identified as independent predictors and used to construct a predictive model for severe tubular atrophy/interstitial fibrosis: Logit (P)=0.011×age (years)+0.324×hypertension history-0.302×education+.111×coefficient of variation of red cell distribution width-0.152×direct bilirubin (μmol/L)+0.003×uric acid (μmol/L)-0.021×estimated glomerular filtration rate (ml/min/1.73m²)+1.151×ln(24 h urine microalbumin) (mg/24h). The AUC for the predictive model was 0.860 (95% CI 0.847-0.873). The AUCs (95% CI) of the six machine learning algorithms ranged from 0.793 (0.765-0.822) to 0.880 (0.859-0.902) in internal validation and from 0.785 (0.756-0.814) to 0.862 (0.839-0.885) in external validation. Conclusions: We developed a concise and clinically useful model for predicting severe tubular atrophy/interstitial fibrosis in IgA nephropathy. It offers a non-invasive tool for risk assessment when biopsy is not feasible, aiding personalized treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».