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Enregistrement W2793377681 · doi:10.1093/neuros/nyy070

Recovery Room Cortisol Predicts Long-Term Glucocorticoid Need After Transsphenoidal Surgery for Pituitary Tumors

2018· article· en· W2793377681 sur OpenAlexaff
Amro Qaddoura, Tenzin N Shalung, Michael P Meier, Jeannette Goguen, Rowan Jing, Stanley Zhang, Kálmán Kovács, Michael D. Cusimano

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlucocorticoidConfidence intervalLogistic regressionOdds ratioRetrospective cohort studyReceiver operating characteristicInternal medicineAdrenalectomyMorningCortisol awakening responseTranssphenoidal surgeryCushing's diseaseCohortEndocrinologyHydrocortisoneArea under the curvePituitary adenomaAdenomaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate assessment of the need for glucocorticoid therapy is essential after transsphenoidal surgery (TSS) for pituitary tumors. Agreement on the best test to use in the early postoperative setting is lacking. OBJECTIVE: To examine recovery room (RR) cortisol as a predictor of long-term need for glucocorticoids. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 149 patients who underwent TSS for pituitary tumors between January 2007 and December 2014. Pathological tumor diagnoses were confirmed. Endocrinologists assessed the need for glucocorticoid supplementation within 6 to 8 wk after TSS. We extracted data on preoperative, RR, and day 1 to 3 post-TSS morning serum cortisol (MSC). We reported areas under the receiver operating characteristic curve (AUC) and diagnostic measures for different cortisol measures. We also conducted a logistic regression to identify the most predictive variables. RESULTS: Eighteen patients required glucocorticoid supplementation at follow-up. RR cortisol was the most accurate measurement in the early postoperative period (AUC [95% confidence interval (CI)], .92 [.85-.99]; P < .001), followed by day 1, 2, and 3 post-TSS MSC, respectively. A threshold RR cortisol of 744.0 nmol/L (26.97 μg/dL) had 90.9% sensitivity and 73.7% specificity for detecting patients in the hypocortisolism group, while 757.5 nmol/L (27.46 μg/dL) had 100% and 70.0%, respectively. The logistic regression identified RR cortisol as the sole significant predictor (odds ratio [CI], .36[.18-.71] for every 100 nmol/L increase; P = .0033). CONCLUSION: The RR cortisol is accurate in predicting long-term glucocorticoid supplementation and may be the best early postoperative measure. Future larger studies should validate these findings and derive optimal RR cortisol threshold values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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