Despite Limited Specificity, Computed Tomography Predicts Lateralization and Clinical Outcome in Primary Aldosteronism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography (CT) of the adrenals is a common first step for investigation of primary aldosteronism (PA). However, prior studies report poor specificity, necessitating adrenal vein sampling (AVS) prior to surgical consideration. METHODS: We examined our AVS database to determine whether CT adrenal findings could help select patients with a high likelihood of lateralization by AVS or high-value blood pressure (BP) outcomes. Subjects (N = 113) with validated outcomes were divided into groups of CT 'positive' or CT 'negative' according to the presence or absence of an adrenal mass and compared for the outcomes of lateralization by AVS or proportions achieving normotension off medications following surgery. RESULTS: For patients with CT adrenal masses, there was a significantly higher odds ratio (OR) for both outcomes (6.3 and 9.7, p < 0.01). In subgroup analysis, age <40 years carried particularly high odds for lateralization and cure when a CT mass was present (ORs 45 and 26, p < 0.01). Young individuals with normal CT adrenals rarely lateralized (10 %) and, in such patients, even factors like hypokalemia, body mass index (BMI), and plasma aldosterone level did not change the result on regression analysis. CONCLUSIONS: CT-imaged adrenal masses strongly predicted lateralization by AVS and normotension with surgical treatment of lateralized PA. In PA, CT-positive patients should indeed be offered AVS and/or surgery given the high chance of good outcomes; younger CT-negative patients should be advised of a low chance of finding surgical disease by AVS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».