Management of prolactinomas during pregnancy – A survey of four Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The guidelines for management of prolactinomas during pregnancy are mostly based on retrospective evidence or expert opinion. We conducted a survey to assess the current trends in management of prolactinomas during pregnancy. METHODS: A case-based electronic questionnaire was sent in January 2011 to all practicing endocrinologists, in four Canadian provinces: Nova Scotia, New Brunswick, Prince Edward Island and British Columbia with three cases of varying severity; ranging from a microprolactinomas to a large macroprolactinomas compressing the optic chiasm. RESULT: There was a considerable diversity among endocrinologists with regards to monitoring and managing prolactinomas during pregnancy. In case of microprolactinomas, 94% of specialists would discontinue dopamine agonist (DA) therapy upon confirmation of pregnancy, 79% would discontinue serum prolactin measurement during pregnancy, and 94% would not perform routine pituitary imaging in the absence of new symptoms whereas 32% would perform regular formal visual field (VF) testing throughout pregnancy. In the case of macroprolactinomas, 65% chose to discontinue DA therapy upon confirmation of pregnancy, 30% would either perform regular MRI during pregnancy or, if serum prolactin was thought to be elevated out of proportion, with clinical judgment and 40% would not perform regular formal VF monitoring during pregnancy. In management of large macroprolactinomas, 82% elected to continue DA therapy whereas 18% chose surgical excision as the treatment of choice. Forty nine percent would perform regular MRI during pregnancy and 94% would perform regular formal VF monitoring during pregnancy. CONCLUSION: Among endocrinologists there is considerable diversity in management of prolactinomas during pregnancy, indicating a need for better consensus and clearer guidelines.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».