Outpatient Endocrine Diagnosis and Treatment of Thyroid Diseases and Disorders in a Portuguese Public University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thyroid diseases and disorders account for most of the activity of outpatient endocrine departments, but objective data regarding the care of such patients is difficult to find. Knowledge of that data would be fundamental for the planning of those departments and to develop translational research. Methods: A specific database was defined using the Statistical Package for the Social Sciences Program (SPSS IBM, 24th version, 2017) to include the records of all patients assisted by one of us, between January 2005 and December 2016, at the outpatient endocrine department of a public university hospital. Clinical and analytical data regarding the first and last visits was included. Statistical analysis used the same software program. Results: A total of 1,222 patients were included. Diagnostic groups were: 1) Simple nodular goiter (SNG) (46%); 2) Hashimoto’s thyroiditis (HT) (29%); 3) Graves’ disease (GD) (10%); 4) Toxic nodular goiter (TNG) (7%); and 5) Thyroid neoplasia (TN) (5%). After a mean follow-up of 5 years most patients with GD (70%), TNG (77%), HT (67%) and TN (92%) but no patients with SNG (32%) had either received definitive treatment or were being treated. However the euthyroid state was far from universal and not significantly different across groups (62-86%). Conclusions: Continued specialist care of patients with thyroid diseases and disorders is far from perfect. It corrects thyroid dysfunction in most but not all patients and most patients remain on thyroid medications, despite definitive treatment in many. Long-term follow-up of these patients is probably the responsibility of the endocrine team. Otherwise major complications may come to the attention of the specialists only when late recognition is made by general physicians or internists. J Endocrinol Metab. 2019;9(1-2):3-17 doi: https://doi.org/10.14740/jem550
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».