Performance of the Aldosterone to Renin Ratio as a Screening Test for Primary Aldosteronism
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The aldosterone to renin ratio (ARR) is the guideline-recommended screening test for primary aldosteronism. However, there are limited data in regard to the diagnostic performance of the ARR. OBJECTIVE: To evaluate the sensitivity and specificity of the ARR as a screening test for primary aldosteronism. METHODS: We searched the MEDLINE, Embase, and Cochrane databases until February 2020. Observational studies assessing ARR diagnostic performance as a screening test for primary aldosteronism were selected. To limit verification bias, only studies where dynamic confirmatory testing was implemented as a reference standard regardless of the ARR result were included. Study-level data were extracted and risk of bias and applicability were assessed using the QUADAS-2 tool. RESULTS: Ten studies, involving a total of 4110 participants, were included. Potential risk of bias related to patient selection was common and present in half of the included studies. The population base, ARR positivity threshold, laboratory assay, and reference standard for confirmatory testing varied substantially between studies. The reported ARR sensitivity and specificity varied widely with sensitivity ranging from 10% to 100% and specificity ranging from 70% to 100%. Notably, 3 of the 10 studies reported an ARR sensitivity of <50%, suggesting a limited ability of the ARR to adequately identify patients with primary aldosteronism. CONCLUSIONS: ARR performance varied widely based on patient population and diagnostic criteria, especially with respect to sensitivity. Therefore, no single ARR threshold for interpretation could be recommended. Limitations in accuracy and reliability of the ARR must be recognized in order to appropriately inform clinical decision-making.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».