A Multi‐institutional Comparison of Adrenal Venous Sampling in Patients with Primary Aldosteronism: Caution Advised if Successful Bilateral Adrenal Vein Sampling is Not Achieved
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In patients with primary aldosteronism (PA), adrenal venous sampling (AVS) is recommended to differentiate between unilateral (UNI) or bilateral (BIL) adrenal disease. A recent study suggested that lateralization could be predicted, based on the ratio of aldosterone/cortisol levels (A/C) between the left adrenal vein (LAV) and inferior vena cava (IVC), with a 100% positive predictive value (PPV). This study aimed to validate those findings utilizing a larger, multi-institutional cohort. METHODS: A retrospective review was performed of patients with PA who underwent AVS from 2 tertiary-care institutions. Laterality was predicted by an A/C ratio of >3:1 between the dominant and non-dominant adrenal. AVS results were compared to LAV/IVC ratios utilizing the published criteria (Lt ≥ 5.5; Rt ≤ 0.5). RESULTS: Of 222 patients, 124 (57%) had UNI and 98 (43%) had BIL disease based on AVS. AVS and LAV/IVC findings were concordant for laterality in 141 (64%) patients (69 UNI, 72 BIL). Using only the LAV/IVC ratio, 54 (24%) patients with UNI disease on AVS who underwent successful surgery would have been assumed to have BAH unless AVS was repeated, and 24 (11%) patients with BIL disease on AVS may have been incorrectly offered surgery (PPV 70%). Based on median LAV/IVC ratios (left 5.26; right 0.31; BIL 2.84), no LAV/IVC ratio accurately predicted laterality. DISCUSSION: This multi-institutional study of patients with both UNI and BIL PA failed to validate the previously reported PPV of LAV/IVC ratio for lateralization. Caution should be used in interpreting incomplete AVS data to differentiate between UNI versus BIL disease and strong consideration given to repeat AVS prior to adrenalectomy.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».