Validation of the Aldosteronoma Resolution Score Within Current Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Complete resolution of hypertension after adrenalectomy for primary aldosteronism is far from a certainty. This stresses the importance of adequate preoperative patient counseling. The aldosteronoma resolution score (ARS) is a simple and easy to use prediction model only including four variables: ≤ 2 antihypertensive medications, body mass index ≤ 25 kg/m 2 , duration of hypertension ≤ 6 years and female sex. However, because the model was developed and validated within the USA over a decade ago, the applicability in modern practice and outside of the USA is questionable. Therefore, we aimed to validate the ARS in current clinical practice within an international cohort. Materials and method Patients who underwent unilateral adrenalectomy, between 2010 and 2016, in 16 medical centers from the USA, Europe (EU), Canada (CA) and Australia (AU) were included. Resolution of hypertension was defined as normotension without antihypertensive medications. Results In total, 514 patients underwent adrenalectomy and 435 (85%) patients were eligible. Resolution of hypertension was achieved in 27% patients within the total cohort and in 22%, 30%, 40% and 38% of patients within USA, EU, CA and AU, respectively ( p = 0.015). The area under the curve (AUC) for the complete cohort was 0.751. Geographic validation displayed a AUC within the USA, EU, CA and AU of 0.782, 0.681, 0.811 and 0.667, respectively. Discussion The ARS is an easy to use prediction model with a moderate to good predictive performance within current clinical practice. The model showed the highest predictive performance within North America but potentially has less predictive performance in EU and AU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».