Hyperprolactinemia: An Unfamiliar Acquired Cause of Pulmonary Embolism
Notice bibliographique
Résumé
Despite our knowledge of congenital and acquired hypercoagulable states, many unprovoked venous thromboemboli remain idiopathic. High prolactin levels may add diagnostic differential to these unexplained thrombi. We report a case of prolactinemia as a potential cause of a pulmonary embolus (PE) and review the literature to elucidate the connection between high prolactin levels and thrombosis. A 68-year-old female presented with dyspnea and frontal headaches. Exam showed tachycardia, tachypnea, and hypoxemia with an oxygen saturation of 91% on room air. Labs were positive for an elevated troponin. Imaging with a computed tomography (CT) angiogram of the chest and an echocardiogram confirmed a diagnosis of sub-massive PE. A CT of the head showed a mass lesion in the pituitary fossa. A hypercoagulable workup was negative and pituitary hormone levels were within normal limits aside from a high prolactin of 270.9 ng/mL. In our patient, high prolactin secondary to a prolactinoma remained the main culprit in her venous thromboembolism given a thorough negative history and workup for other etiologies. Literature investigating prolactin’s effect on adenosine diphosphate-mediated platelet aggregation along with clinical scenarios in which elevated prolactin is the only sound explanation for a venous thrombosis may make it a risk factor which should be checked following a patient history indicative of a prolactin derangement. J Med Cases. 2016;7(11):491-492 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jmc2651w
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».