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Enregistrement W2791448567 · doi:10.1155/2018/3629031

Adrenal Insufficiency in Cystic Fibrosis: A Rare Phenomenon?

2018· article· en· W2791448567 sur OpenAlexafffund
Sébastien Préville-Ratelle, Adèle Coriati, Aurélie Ménard, Isabelle Bourdeau, François Tremblay, Yves Berthiaume

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research InstituteCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCystic Fibrosis Canada
Mots-clésMedicineCystic fibrosisAdrenocorticotropic hormoneAdrenal insufficiencyAdrenal functionInternal medicineCohortGastroenterologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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