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Enregistrement W2472668961 · doi:10.23736/s0026-4784.16.03956-3

A primer on pituitary injury for the obstetrician gynecologist: Simmond's disease, Sheehan's Syndrome, traumatic injury, Dahan's Syndrome, pituitary apoplexy and lymphocytic hypophysitis

2017· review· en· W2472668961 sur OpenAlexaff
Michael H. Dahan, Seang Ling Tan

Notice bibliographique

RevueMinerva Obstetrics and Gynecology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypopituitarismPituitary apoplexyHypophysitisInternal medicinePituitary glandEndocrinologyPituitary adenomaHormoneAdenoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pituitary gland plays a critical role in reproduction. In response to the hypothalamus the anterior pituitary secretes prolactin, thyroid-stimulating hormone, adreno-corticotropic hormone, follicle-stimulating hormone, luteinizing hormone and growth hormone. Dysregulation in these hormones often lead to reproductive failure. Multiple mechanisms of pituitary injury exist. Simmond's disease is atrophy or destruction of the anterior lobe of the pituitary gland resulting in hypopituitarism. Sheehan's syndrome is post-partum pituitary injury due to massive hemorrhage. Traumatic injury resulting in hemorrhage in a non-pregnancy state can also cause partial or complete pituitary failure. Dahan's syndrome is pituitary injury due to severe vasospasm, without significant hemorrhage. Pituitary apoplexy is infarction of a pituitary adenoma and intra-mass hemorrhage with result injury to hormone production by the gland. Lymphocytic infiltration is the most common cause of hypophysitis and the mechanism is often unknown, although it may be autoimmune-related. The mechanism and treatments of each of these pathologies will be discussed in a context of reproduction.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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