Emerging trends in the diagnosis and treatment of acromegaly in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate demographic data and quality of care of patients with acromegaly in Canada and their evolution over time and secondly, to evaluate predictors of co-morbidities and treatment outcomes. DESIGN AND PATIENTS: Retrospective analyses of clinical, biochemical and treatment outcome data of 649 patients with acromegaly (males: 50·7%) followed from 1980 to 2010 (mean 10·2 years, SD 13·7) in eight tertiary care centres from six Canadian provinces. RESULTS: In comparison to 1980-1994, the number of patients referred with acromegaly in the last 15 years was higher with female preponderance (52·8% vs 41·4%, P = 0·01) and an older age at diagnosis (46·4 ± 14 vs 41·3 ± 12 years, P < 0·0001). Diabetes was present in 28%, hypertension in 37% and sleep apnoea in 33% of cases. Pretreatment IGF-1 levels, but not GH levels were significant predictors of diabetes (P = 0·0002) and hypertension (P < 0·0001). Eighty-nine per cent of patients underwent pituitary surgery, 64·5% had medical therapy and 22% received radiotherapy. Radiotherapy was less utilized in the past 15 years (16% vs 45%, P < 0·0001). Multimodal therapy achieved remission or control of acromegaly in 70% of patients. Patients in remission or disease control had lower initial random GH (P = 0·04) and IGF-1 levels (P < 0·0001). Hypopituitarism was present in 23% of patients and cancer in 8·5%. CONCLUSIONS: There was an increase over time of referral for acromegaly management with female predilection. Initial higher IGF-1, but not GH levels, were predictive of co-morbidities and persistent active disease after treatment. Disease remission or control was attained in 70% of patients utilizing multimodal therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».