A Pooled Analysis of Sex Differences in Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lupus nephritis (LN) has been reported to be more severe and have worse outcomes in males than females. To determine if sex differences exist in disease severity at diagnosis or relapse, first treatment choice, response to initial treatment, and key kidney and patient outcomes, we performed a pooled analysis of data from 4 randomized controlled trials (RCTs) and 7 cohort studies of LN. Methods: The study population included an international representation of 831 females and 122 males with LN with a median follow-up of 41.4 months. Baseline characteristics and outcomes (complete renal response [CRR], doubling of creatinine (Cr), dialysis, death, LN relapse, or composite outcomes) were compared between sexes using the entire data set. Cohort data were used to analyze treatment choice. Mixed model regression with studies as the random effects, controlled for age and race, was used to assess the effect size of sex on key clinical variables. Logistic regressions controlling for treatments and relevant baseline characteristics were used to evaluate outcomes. Results: We found no significant sex differences in age, race, systemic lupus erythematosus (SLE) or LN duration, C3, anti-double-stranded DNA, LN class distribution, or SLE Disease Activity Index (SLEDAI), although males had lower baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR). Therapy choice, CRR, kidney, or patient outcomes were similar between sexes. Limitations to our study include the absence of detailed description of kidney histopathology, and incomplete outcomes data. Conclusion: Apart from lower baseline eGFR, males and females with LN exhibit similar disease severity, treatment responses, kidney outcomes, and relapse-free survival in this large international analysis.
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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 | 0,041 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».