Characterization of hyperlipidemia secondary to mitotane in adrenocortical carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background This study examined the magnitude of changes and the time required to observe maximal changes in LDL-c, HDL-c, triglycerides (Tg) and non-HDL-c after the introduction of mitotane. Methods Retrospective study of 45 patients with adrenocortical carcinoma who were treated at the Centre hospitalier de l’Université de Montréal. Clinical and biochemical data were collected, including lipid profiles before and during the first year of treatment with mitotane. Results Among the 45 studied patients, 26 (58%) had a complete lipid profile before the introduction of mitotane and at least 1 lipid profile during the first year of treatment, and 19 patients (42%) had a lipid profile following initiation of the treatment. Among the 26 patients who had lipid profiles before and after the introduction of mitotane, the increase of LDL-c was 2.19 mmol/L (76%) ( P < 0.0001), HDL-c was 0.54 mmol/L (35%) ( P = 0.0002), Tg was 1.80 mmol/L (129%) ( P < 0.0001) and non-HDL-c was 2.73 mmol/L (79%) ( P < 0.0001). Between the first and the sixth month of mitotane treatment, peak values ( n = 45) of LDL-c and non-HDL-c were reached in 42 patients (93%) and 37 patients (82%), respectively, whereas peak values of HDL-c were reached after 6 months of mitotane treatment in 29 patients (66%). The peak value of Tg was almost equal throughout the first year. The mean peak values of HDL-c, Tg and non-HDL-c showed significant associations with their respective mitotane concentrations (β = 0.352, P = 0.03; β = 0.406, P = 0.02 and β = 0.339, P = 0.05). Conclusion The introduction of mitotane produces a clinically significant elevation of lipid parameters (LDL-c, HDL-c, Tg and non-HDL-c) during the first year of treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».