Secondary causes of elevated hemoglobin in patients undergoing molecular testing for suspected polycythemia vera in southwestern Ontario: a chart review
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Molecular testing for <i>JAK2</i> mutations is part of the standard diagnostic workup for patients with suspected polycythemia vera. We sought to characterize evolving practice patterns in the investigation of erythrocytosis and the prevalence of secondary causes, including use of medications such as sodium–glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors, among patients who underwent molecular testing. <h3>Methods:</h3> We reviewed charts of all consecutive patients investigated for erythrocytosis (hemoglobin > 160 g/L for women, > 165 g/L for men) with <i>JAK2</i> testing between 2015 and 2021 at London Health Sciences Centre, a tertiary referral centre in Ontario, Canada, to assess changes in rates of <i>JAK2</i> mutation positivity, average hemoglobin levels and the prevalence of secondary causes of erythrocytosis. <h3>Results:</h3> A total of 891 patients with erythrocytosis underwent <i>JAK2</i> mutation testing with an increase in number of tests (particularly from 2017 to 2018), a decrease in the rate of <i>JAK2</i> positivity and similar average hemoglobin levels over the study period. We observed a high proportion of patients with secondary causes of erythrocytosis, ranging from 59% to 74% over the study period, including medications associated with erythrocytosis, namely testosterone (6%–11%) and SGLT2 inhibitors (2%–19%). Stopping SGLT2 inhibitors was associated with a significant decrease in hemoglobin levels (mean −14.7 g/L, 95% confidence interval −18.9 to −10.5 g/L) compared with continuation. <h3>Interpretation:</h3> Use of SGLT2 inhibitors may be a common and underrecognized secondary cause of elevated hemoglobin levels in patients investigated for erythrocytosis. Our findings underscore the importance of a detailed medical history to support judicious use of molecular testing, in adherence with the current guideline on the investigation of erythrocytosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».