Falsely Elevated Steroid Hormones in a Postmenopausal Woman Due to Laboratory Interference
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory interference is a drawback in hormonal testing, and clinicians should have a high index of suspicion when faced with biochemical results discordant with the patient's clinical manifestations. A 62-year-old postmenopausal woman initially consulted her primary care physician for mood lability; laboratory workup showed markedly elevated levels of total serum estradiol, progesterone, testosterone, and cortisol as measured by immunoassay. Further investigation demonstrated no evidence of estrogen effect on uterus, no adrenal or adnexal mass, and no evidence of Cushing syndrome. Conventional techniques to unmask laboratory interference, such as dilution, antigen precipitation, and using a different immunoassay did not unveil a potential laboratory interference. The patient had no apparent risk factor for analytic interference, such as absent rheumatoid factor and heterophilic antibodies, but had only mild monoclonal IgG hypergammaglobulinemia. In this case, mass spectrometry unmasked the false elevation in steroid hormones. Interference of gammaglobulins or antibodies with the labeling and separation process of the assay could be the culprits. In conclusion, we report a unique case of multiple steroid hormones elevations due to laboratory interference unmasked by mass spectrometry.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».