Management of Adult Patients with Lupus Nephritis: Therapeutic Algorithm Based on the Current Treatment Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Lupus nephritis (LN) is one of the most significant manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE) affecting approximately 35–40% of patients in large cohort studies.1 It is usually diagnosed in the early phases of the disease; among those with LN, approximately 80% are diagnosed at or shortly after disease onset. LN is characterized by histological and clinical heterogeneity and substantially affects survival. A meta-analysis of 18,309 LN patients reported a 10-year risk for the development of end-stage kidney disease (ESKD) of nearly 17% overall and 33% among those with LN class IV (diffuse proliferative form).2 Early detection and timely management are essential for optimizing outcomes. Given that LN patients are often asymptomatic, it is recommended that all lupus patients, particularly early in the disease course, undergo routine screening every 3–6 months.3 This includes assessment of proteinuria with urinary protein‑ or albumin‑to‑creatinine ratio (and 24 hour urine protein if indicated), urinary sediment and serum creatinine, regardless of disease activity.3 If abnormal findings that cannot be explained by alternative causes are detected (proteinuria ≥500 mg/day, active urinary sediment with acanthocytes ≥5% or red blood cell casts or white blood cell casts, increased serum creatinine) a renal biopsy should be performed, as it remains the gold standard for confirming the diagnosis, management planning, and informing the prognosis. Herein, we present a step-by step approach to the current management of adult LN as recommended by the 2024 American College of Rheumatology (ACR),4 the 2025 updated European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR),5,6 as well as the 2024 KDIGO (Kidney Disease: Improving Global Outcomes)7 guidelines. New treatment options that will be available in the near future are also discussed briefly. Should emphasize that the focus is on adult LN approach. The ACR guidelines also discuss children, so I think it should be acknowledged that the focus here is for adults. If the author is not going to talk about the KDIGO guidelines (which are more recent than the EULAR guidelines), they should be at least acknowledged early on and perhaps just mention some of the differences between ACR/KDIGO as readers it’s been a point of debate and discussion at multiple lupus meetings.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».