Supplementary Material for: Comparison of Different Selection Strategies for Tolvaptan Eligibility among Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background:</i></b> Tolvaptan can slow down renal function decline in autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). While there is consensus across international recommendations that the drug should only be used in patients with high risk of rapid progression, identification criteria for rapid progression vary. Here, we investigated different assessment strategies using a real-life ADPKD cohort. <b><i>Methods:</i></b> Observational retrospective cohort analysis. The study included 131 ADPKD patients aged 19–78 years who were referred to the Hannover Medical School outpatient clinic for evaluation of tolvaptan treatment. Six different assessment strategies for tolvaptan eligibility were tested for each patient. Comparative analysis for different assessments was performed in the total study population, the subpopulation with available computed tomography/magnetic resonance imaging data, and the genotyped subpopulation. <b><i>Results:</i></b> Comparing 6 assessment strategies revealed strong variations in the individual selection processes resulting in treatment recommendations for 14.5–64.9% of patients. The highest patient number was selected by the Scottish and the lowest by the Japanese approach. Few patients had positive recommendations by all 6 systems, but strong congruency was observed between the Scottish, U.K. and Canadian patient selection. The lowest number of overlapping patients was found between the Japanese and the ERA-EDTA selection. Important discrepancies were also found between the ERA-EDTA and the U.S. system due to different emphases on parameters of kidney function versus kidney volume. Limitations of the study included the restricted sample size, heterogeneity in parameter availability and lack of outcome data. <b><i>Conclusions:</i></b> The study draws attention to important discrepancies between different decision algorithms for tolvaptan eligibility in ADPKD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 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 tête enseignante, 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 ».