Screening Tests for Hypercortisolism in Patients With Adrenal Incidentaloma
Notice bibliographique
Résumé
Background: To compare the diagnostic performance of different first-line screening tests for subclinical hypercortisolism (SH) in patients with adrenal incidentaloma (AI). Methods: We studied a series of patients with AI, with no clinical evidence of hormonal hypersecretion. For screening for SH, all patients performed 1-mg dexamethasone suppression test (1-mg DST), late night salivary cortisol (LNSC) and 24-h urinary free cortisol (UFC). A control group of patients with confirmed Cushing’s syndrome (CS) was used to calculate the diagnostic performance of the screening tests. Results: In the 83 patients with AI, morning cortisol after 1-mg DST was <= 1.8 ? g/dL in 69.9%, 1.9 to 5 ? g/dL in 26.5% and > 5 ? g/dL in 3.6%. LNSC was elevated in 20.5% and all patients had normal UFC levels. In the control group, composed of 50 patients with confirmed CS, all patients who underwent 1-mg DST had cortisol levels > 1.8 ? g/dL (1.9 to 5 ? g/dL in 16.2% and > 5 ? g/dL in 83.3%); LNSC was elevated in 93.8% and the UFC was increased in 85.4% of patients tested. Overall, for the screening of SH, the 1-mg DST presented a sensitivity and specificity of 100% and 69.9% with its lowest threshold (<= 1.8 ? g/dL) and 83.3% and 96.4% with its highest threshold (< 5 ? g/dL). LNSC showed a sensitivity and specificity of 93.8% and 79.5% and the UFC of 85.4% and 100%, respectively. Conclusions: The 1-mg DST at its lowest threshold presented the highest sensitivity in identifying SH, but its low specificity encourages us to consider UFC levels, to reduce false-positive test results. J Endocrinol Metab. 2018;8(4):62-68 doi: https://doi.org/10.14740/jem510w
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».