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Enregistrement W4416871675 · doi:10.2215/cjn.0000000881

Longitudinal Trajectories of Kidney Function in Patients with Severe ANCA-Associated Vasculitis

2025· article· en· W4416871675 sur OpenAlexafffund
Jennifer S. Hanberg, Yuqing Zhang, Andreas Kronbichler, Anna Matyjek, Carol A. McAlear, Balazs Odler, Lisa Uchida, Duvuru Geetha, Carmel M. Hawley, David Jayne, Michael Walsh, Peter A. Merkel, Zachary S. Wallace

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensHamilton Health SciencesImpactMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Health and Medical Research CouncilNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchAssistance Publique - Hôpitaux de ParisRheumatology Research FoundationMassachusetts General Hospital
Mots-clésKidney diseaseVasculitisRenal functionConfidence intervalOdds ratioCohortCohort studyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points We identified four kidney function trajectories in ANCA-associated vasculitis associated with varied risk of ESKD and CKD. Male sex, myeloperoxidase-ANCA specificity, baseline hypertension, and lower baseline eGFR were associated with adverse kidney function trajectory. Differences in baseline characteristics identify potential targets for personalized care. Background ANCA-associated vasculitis (AAV) causes GN culminating in a spectrum of CKD and ESKD. Kidney function trajectories with differing CKD risk were reported in a single-center study. We sought to confirm these findings in the Plasma Exchange and Glucocorticoids in Severe AAV trial cohort. Methods This cohort study included patients from Plasma Exchange and Glucocorticoids in Severe AAV with a baseline and one or more eGFR measurements over 36 months to identify groups with similar longitudinal change in kidney function using group-based trajectory analysis. We evaluated factors associated with group membership using multivariable-adjusted multinomial logistic regression. Results We identified four trajectory groups among 663 patients: early ESKD (113, 17%), stable impairment (400, 60%), impaired with improvement (131, 20%), and marked improvement (19, 3%). ESKD occurred in 137 patients (21%): 113 (100%) in the early ESKD, 23 (6%) in the stable impairment, and 1 (1%) in the impaired with improvement groups. Older baseline age (adjusted odds ratio [aOR], 0.97 per 1 year; 95% confidence interval [CI], 0.95 to 0.99), female sex (aOR, 0.54; 95% CI, 0.31 to 0.94), and baseline eGFR (aOR, 0.93 per 1 ml/min per 1.73 m 2 increase; 95% CI, 0.88 to 0.99) were associated with lower odds of early ESKD versus impaired with improvement membership. Myeloperoxidase-ANCA+ (aOR, 2.35; 95% CI, 1.33 to 4.16) and hypertension (aOR, 2.50; 95% CI, 1.33 to 4.69) were associated with higher odds of early ESKD membership. Conclusions We identified four kidney function trajectories in AAV associated with varied risk of ESKD and CKD; male sex, myeloperoxidase-ANCA specificity, baseline hypertension, and lower baseline eGFR were associated with adverse kidney function trajectory. Differences in baseline characteristics identify potential targets for personalized care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · 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'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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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