Hair Analysis Provides a Historical Record of Cortisol Levels in Cushing's Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The severity of Cushing's Syndrome (CS) depends on the duration and extent of the exposure to excess glucocorticoids. Current measurements of cortisol in serum, saliva and urine reflect systemic cortisol levels at the time of sample collection, but cannot assess past cortisol levels. Hair cortisol levels may be increased in patients with CS, and, as hair grows about 1 cm/month, measurement of hair cortisol may provide historical information on the development of hypercortisolism. We attempted to measure cortisol in hair in relation to clinical course in six female patients with CS and in 32 healthy volunteers in 1 cm hair sections. Hair cortisol content was measured using a commercially available salivary cortisol immune assay with a protocol modified for use with hair. Hair cortisol levels were higher in patients with CS than in controls, the medians (ranges) were 679 (279-2500) and 116 (26-204) ng/g respectively (P<0.001). Segmental hair analysis provided information for up to 18 months before time of sampling. Hair cortisol concentrations appeared to vary in accordance with the clinical course. Based on these data, we suggest that hair cortisol measurement is a novel method for assessing dynamic systemic cortisol exposure and provides unique historical information on variation in cortisol, and that more research is required to fully understand the utility and limits of this technique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».