Characterizing the NIH Activity and Chronicity Indices in 2 Independent Lupus Nephritis Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The inclusion of National Institutes of Health (NIH) activity (AI) and chronicity (CI) indices in the International Society of Nephrology/Renal Pathology Society (ISN/RPS) classification of lupus nephritis (LN) aims to provide a precise characterization of the amount of active and chronic lesions next to lupus class. We here investigate the distribution of NIH indices within two international LN cohorts, their relationship with the ISN/RPS classes and which lesions most significantly contribute to these scores. Methods We collected 194 biopsies from two cohorts of patients with LN and calculated the NIH AI and CI according to the revised 2018 ISN/RPS classification. For statistical analysis we mainly used non-parametric tests. An exploratory factor analysis was applied to the lesion scores. Results The NIH AI score was usually medium-low, reaching a maximum value of 16/24, while the NIH CI reached 10/12. Both indices were higher in classes III, IV and mixed compared to others (p<.0001). Endocapillary hypercellularity was present in more than 70% biopsies, showing a strong correlation with neutrophils/karyorrhexis (r=0.78, p<.0001) and cellular crescents (p<.0001). Chronic lesions showed a strong correlation with each other (p<.0001), except for fibrous crescents which had the strongest correlation with cellular crescents (r=0.33, p<.0001). The inclusion of all lesions in an exploratory factor analysis uncovered two underlying main factors that accurately reflect the NIH AI and CI. Conclusion This study revealed key aspects of the NIH AI and CI that may guide future modifications of these indices, leading to a more balanced and reliable scoring system.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».