Development of clinical and laboratory biomarkers in an international cohort of 428 children with lupus nephritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is no consensus on which treatment goals should be achieved to protect kidney function in children with lupus nephritis (LN). Methods We retrospectively analyzed trends of commonly used laboratory biomarkers of 428 patients (≤ 18 years old) with biopsy proven LN class ≥ III diagnosed and treated in the last 10 years in 25 international centers. We compared data of patients who developed stable kidney remission from 6 to 24 month with those who did not. Results Twenty five percent of patients maintained kidney stable remission while 75% did not. Significantly more patients with stable kidney remission showed normal hemoglobin and erythrocyte sedimentation rate values from 6 to 24 months compared to the group without stable kidney remission. Normal kidney function at onset, eGFR ≥90 ml/min/1.73m 2 , predicted the development of stable kidney remission (93.8%) compared to 64.7% in those without stable remission (P< 0.00001). At diagnosis 5.9% and 20.2% of the patients showed no proteinuria in the group with and without stable kidney remission respectively (P 0.0001). DsDNA antibodies decreased from onset of treatment mainly during the first 3 months in all the groups, but more than 50% of all patients in both groups never normalized after 6 months. Complement C3 and C4 increased mainly in the first three months in all the patients without any significant difference. Conclusion Normal eGFR and the absence of proteinuria at onset and the normalization of Hb and ESR from 6 to 24 month were predictors of stable kidney remission.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».