Adrenal Insufficiency in Cystic Fibrosis: A Rare Phenomenon?
Notice bibliographique
Résumé
Background. The prevalence of adrenal insufficiency (AI) in cystic fibrosis (CF) is unknown. The frequent use of glucocorticoids (inhaled or systemic) may induce the long-term suppression of the hypothalamic-pituitary-adrenal axis. Methods. We reviewed the results of adrenocorticotropic hormone (ACTH) stimulation tests done over a 10-year period to evaluate adrenal function in 69 CF patients of the CHUM CF clinic. Clinical characteristics of AI patients were compared to adrenal-sufficient (AS) patients. Results. AI was confirmed in 33 of the 69 CF patients. A higher rate of dysglycemia P=0.022 and of Aspergillus positive culture P=0.006 was observed in AI patients compared to AS patients. Weight, CFTR genotype, and pulmonary function were comparable between AI and AS patients. The use of systemic corticosteroids (SC) prior to the diagnosis of AI was observed in 42.4% of patients. Compared to AI patients without SC, SC-treated AI patients were older and had a higher rate of allergic bronchopulmonary aspergillosis. Conclusion. This study is the first to systematically examine the presence of AI in the largest cohort of CF patients studied to date with a prevalence of 8%. Patients treated with corticosteroids and those colonized with Aspergillus have a greater risk of AI.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».