Urinary clonidine suppression testing for the diagnosis of pheochromocytoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The diagnosis of pheochromocytoma/paraganglioma (PPGL) involves detection of elevated levels of plasma and/or 24-h urine catecholamines and/or their metabolites, including metanephrines. Although these tests are reasonably sensitive, false-positive results are often encountered. Follow-up tests can provide additional information to correctly diagnose PPGL. In this regard, the utility of the urinary clonidine suppression test (UCST) remains unknown. METHODS: To assess the diagnostic accuracy of the UCST in confirming or excluding PPGL, we conducted a retrospective analysis of all patients who underwent a UCST between 2000 and 2013 (n = 59; 15 PPGLs) at a single centre. Twelve-hour urine catecholamines and metanephrines were assessed before and after clonidine administration, and examined in relation to final diagnosis, PPGL or non-PPGL. Receiver operating characteristic analyses were used to identify optimal positivity cut-offs. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were calculated. RESULTS: Clonidine significantly decreased urine creatinine-corrected norepinephrine and normetanephrine in patients without PPGL (P < 0.001 pairwise) but not in patients with PPGL. Epinephrine and metanephrine levels were not significantly reduced in either group. Receiver operating characteristic (ROC) area under the curve was 0.955 [95% confidence interval (95% CI) 0.906-1.000, P < 0.001] and 0.823 (95% CI 0.706-0.940, P < 0.001) for norepinephrine and normetanephrine, respectively. Optimal cut-offs were established at 50 and 15% reductions in norepinephrine and normetanephrine, respectively, which provided high sensitivities (93.3% for both) and negative predictive values (97.4 and 96.3%). When both were concordant, higher diagnostic accuracy was achieved (100% sensitivity, 92.0% specificity). Results were similar in subgroups of individuals with borderline initial testing (n = 40) or on interfering drugs (n = 25). CONCLUSION: The UCST appears to be a highly accurate test for PPGL. Further prospective studies are needed to validate these results before routine use is encouraged.
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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 | 0,003 |
| 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 ».