Predictors of Pituitary Dysfunction in Patients Surviving Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is a leading cause of death in industrialized countries, representing the main cause of long-term disability. Recent studies indicate that hypopituitarism may be observed after an acute stroke. OBJECTIVE: The aim was to prospectively investigate incidence and pattern of pituitary dysfunction in patients suffering ischemic stroke and to assess the predictive value of different clinical and radiological parameters for hypopituitarism. PATIENTS AND METHODS: We assessed endocrine, clinical, radiological, and functional parameters in 56 patients (34 males; mean age, 64.8 ± 1.3 yr; mean body mass index, 25.8 ± 0.45 kg/m(2)) at 1-3 months (visit 1) and 12-15 months (visit 2) after an ischemic stroke. RESULTS: At visit 1, hypopituitarism was detected in 20 (35.7%) of 56 stroke patients, with multiple deficits in three and isolated deficits in 17. At visit 2, hypopituitarism was detected in 18 (37.5%) of 48 stroke patients, with multiple deficits in two. Four patients with previously diagnosed isolated GH or LH/FSH deficit exhibited normal pituitary function, whereas GH deficiency was newly diagnosed in three cases. Hypopituitarism was associated with worse outcome. We identified both clinical (preexisting diabetes mellitus, medical complications during hospitalization) and radiological (Alberta Stroke Programme Early CT Score ≤ 7) parameters as major risk factors for developing hypopituitarism after ischemic stroke. CONCLUSIONS: Hypopituitarism may associate with ischemic stroke in one third of cases and persist in a long-term period, aggravating the functional outcome. We identified specific risk factors for hypopituitarism after stroke, which may help to select patients needing an accurate endocrine evaluation to improve stroke outcome.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».