P.089 Recovery from chronic secondary adrenal insufficiency in patients with pituitary disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with pituitary disorders may be placed on steroid replacement for secondary adrenal insufficiency (SAI), generally after pituitary surgery; however, data regarding recovery of long-term SAI are lacking. We conducted a study to assess the longer term recovery rate of SAI in patients with pituitary disorders. Methods: We identified all SAI patients from prospectively entered data in the Halifax Neuropituitary Database from November 1, 2005 to September 30, 2014, who had required glucocorticoid therapy for >3 months, and a minimum follow-up of 6 months. Exclusion: ACTH-secreting adenomas; peri-operative glucocorticoid treatment only; glucocorticoids for non-pituitary conditions. Results: 55 patients fulfilled the criteria, 41 (75%) of which had transsphenoidal surgery. Nine (16.4%) patients had complete recovery of SAI over a median of 20 months (range: 8–51). Smaller tumour size and initial cortisol >175 nmol/L had increased likelihood of recovery; those with secondary hypogonadism or growth hormone deficiency were less likely to recover. Conclusions: This is the first study to examine long-term recover of SAI in patients with pituitary disorders: approximately 1 in 6 patients recover adrenal function, up to 5 years after diagnosis. Consequently, patients with SAI should undergo regular testing to prevent unnecessary chronic glucocorticoid 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».