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Enregistrement W4416023166 · doi:10.1016/j.ekir.2025.10.030

A Pooled Analysis of Sex Differences in Lupus Nephritis

2025· article· en· W4416023166 sur OpenAlexaff
Khosrow Nasr, Ryan B. Coopergard, Sisi Ma, Tak Mao Chan, Manish Rathi, Frédéric Houssiau, Zdenka Hrušková, Vivekanand Jha, Neil Solomons, Stephen M. Korbet, Juanita Romero-Diaz, Jorge Sánchez‐Guerrero, Vladimı́r Tesař, Juan M. Mejía‐Vilet, Melissa West, Brad H. Rovin, Patrick H. Nachman

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of ManitobaAurinia (Canada)
Organismes subventionnairesPostgraduate Institute of Medical Education and Research, ChandigarhRush University
Mots-clésLupus nephritisPooled analysisSystemic lupus erythematosusNephritisDiseaseKidney diseaseMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,028
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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