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Enregistrement W4415687071 · doi:10.1080/23995270.2025.2570636

Plain Language Summary: kidney function and severe clinical events in people with Fabry disease who receive agalsidase beta

2025· article· en· W4415687071 sur OpenAlexaff
Julie L. Batista, Jerry Walter, Elvira Ponce, Christoph Wanner, Robert J. Desnick

Notice bibliographique

RevueFuture Rare Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésFabry diseaseRenal functionBETA (programming language)Kidney diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plain Language SummaryWhat did this study look at?In Fabry disease an enzyme (a protein that speeds up chemical reactions in the body) called alpha-galactosidase A, does not work properly or is absent. This causes a fat called globotriaosylceramide to build up inside cells, leading to blood vessels, kidney, and heart problems. People with Fabry disease face higher risks of serious health problems (e.g., needing dialysis [a treatment that filters waste from the blood when kidneys fail] or having a stroke) or may die younger. Agalsidase beta is an enzyme replacement therapy for the treatment of Fabry disease. This study investigated the long-term treatment effect of agalsidase beta, on improving kidney function (how the kidneys clean blood and control body fluids) and reducing clinical events, by comparing real-world data from people with Fabry disease who received agalsidase beta to untreated individuals. People were matched 1:1 (treated: untreated) based on their characteristics, age and kidney function.What were the results of the study?This study found that a decline in kidney function over 5 years was slower in people with Fabry disease receiving agalsidase beta compared with those who were untreated. Furthermore, those receiving agalsidase beta had a lower risk of clinical events over time than those who were untreated.What do these results mean?Patients treated with agalsidase beta had better kidney function and health outcomes than untreated patients. These real-world findings highlight agalsidase beta’s effectiveness as a therapy for Fabry disease.How to say (download PDF and double click sound icon to play sound)…Agalsidase beta: ay-GAL-sih-daze BAY-tahAlpha-galactosidase A (also called alpha-Gal A): AL-fa gal-ACT-oh-side-aze AYAtrial fibrillation: AY-tree-ul fih-bruh-LAY-shunCardiovascular: KAR-dee-oh-VAS-kyoo-larCerebrovascular: SUR-ree-broh- VAS-kyoo-larFabry: fab-REE or fab-RAYGlobotriaosylceramide (also called GL-3 or Gb3): gloh-boh-try-AY-sill-SER-ah-mideGlobotriaosylsphingosine (also called lyso-GL-3 or lyso-Gb3): gloh-boh-try-AY-sill-SFING-goh-seenGlomerular: glom-AIR-yool-areHaemorrhagic: HEH-muh-RA-juhkIschaemic: is-KEE-mikVentricular tachycardia: ven-TRIH-kyoo-ler TA-kih-KAR-dee-uhEnzyme: A type of protein that helps break down substances in the body.Cell: The basic building block of the body and organs are made up of cells. They can have a variety of different functions.Real-world data: Observed health data changes in people with a condition over time. These can be routinely collected (with consent) at doctor’s appointments and entered into a registry or database.This is an abstract of the Plain Language Summary of Publication article.View the full Plain Language Summary PDF of this article to read the full-textLink to original article hereTrial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT00196742.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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
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