Application of strict criteria in adrenal venous sampling increases the proportion of missed patients with unilateral disease who benefit from surgery for primary aldosteronism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Adrenal vein sampling (AVS) is intended to confirm unilateral forms of primary aldosteronism, which are amenable to surgical cure. Excessively strict AVS criteria to define lateralization may result in many patients incorrectly categorized as bilateral primary aldosteronism and opportunity for surgical cure missed. METHODS: Retrospective review of an AVS-primary aldosteronism database in which surgical cases are verified by standardized outcomes. Having used 'less strict' AVS criteria for lateralization, we examined the distribution of AVS lateralization indices in our confirmed unilateral primary aldosteronism cases both with and without cosyntropin stimulation. The proportion of proven unilateral cases that would have been missed with stricter AVS interpretation criteria was calculated. Particular focus was given to the proportion of missed cases according to use of international guidelines. False-positive lateralization with 'less strict' interpretation was also calculated. RESULTS: Of 80 surgical primary aldosteronism cases, 10-23% would have been missed with AVS lateralization indices of 3 : 1 to 5 : 1, with or without cosyntropin. If strict selectivity indices (for confirmation of catheterization) were combined with strict lateralization indices, up to 70% of unilateral primary aldosteronism cases could have been missed. Use of Endocrine Society AVS guidelines would have missed 21-43% of proven unilateral cases. 'Less strict' AVS interpretation yielded one case (1.2%) of false lateralization. CONCLUSION: Excessively strict AVS interpretation criteria will result in a high rate of missed unilateral primary aldosteronism with subsequent loss of opportunity for intervention. Use of more lenient lateralization criteria will improve the detection rate of unilateral primary aldosteronism with very low false-positive rate.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».