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Enregistrement W4387361632 · doi:10.1210/jendso/bvad114.1347

SAT614 Clinical, Laboratory And Imaging Features Associated With Central Diabetes Insipidus (Arginine Vasopressin Deficiency) In Erdheim-Chester Disease (ECD)

2023· article· en· W4387361632 sur OpenAlexaff
Sonal Vaid, Juvianee Estrada‐Veras, William A. Gahl, Patronas Nicholas, Rahul Dave, Bernadette R. Gochuico, Kevin O’Brien, Fady Hannah‐Shmouni, Skand Shekhar

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistiocytic Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes insipidusMedicineErdheim–Chester diseaseInternal medicinePosterior pituitaryHistiocytosisMagnetic resonance imagingGastroenterologyEndocrinologyPediatricsDiseasePituitary glandRadiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: S. Vaid: None. J. Estrada-Veras: None. W. Gahl: None. P. Nicholas: None. R. Dave: None. B. Gochuico: None. K. O'Brien: None. F. Hannah-Shmouni: None. S. Shekhar: None. Background: Erdheim-Chester disease (ECD) is a rare, non-Langerhans, histiocytic multisystemic disorder commonly associated with somatic pathogenic variants in the BRAF or MAPK pathways. In ECD, diabetes insipidus (DI) is among the most common endocrinopathies and is often the presenting feature. We analyzed the prevalence and the genetic, biochemical, and imaging features associated with DI in subjects with ECD. Methods: A cross-sectional descriptive study of subjects with biopsy-confirmed ECD was conducted from January 2011 to December 2018 at the National Institutes of Health Clinical Center. Subjects underwent molecular genetics, baseline biochemical and pituitary endocrine function studies, and dedicated pituitary MRI. DI was diagnosed based on clinical and biochemical features. Other endocrinopathies were diagnosed based on standardized criteria. Continuous data were analyzed using t-tests or nonparametric tests between subjects with and without DI. Categorical data were analyzed via Fisher's exact tests. Results: Sixty-one subjects with ECD [23 females (37.7%) and 38 males (62.3%)] were evaluated. Twenty-three subjects (38%) had DI, with a higher percentage of males (87%) vs females (13%). DI subjects compared to those without DI were younger [mean (SD):50.1(10.4) vs 57.5 (14.5) years; p=0.01] and had a higher prevalence of BRAF V600E pathogenic variants [76.19% vs 39.47%; p<0.01], lower IGF-1 [mean (SEM):136.5 (13.87) vs 161.67(10.22) ng/mL; p=0.02], and lower urine osmolality [466.6 (±260.18) vs 641.05 (±179.7) mOsm/kg; p<0.01]. DI subjects also had a higher prevalence of central hypogonadism [78% vs 34%; p<0.01], a higher prevalence of panhypopituitarism [39% vs 0%; p <0.01] and a higher number of anterior pituitary deficits [mean (SEM):1.23 (1.15) vs 0.56 (0.67); p =0.01] than non-DI subjects. Subjects with DI had a higher frequency of absent posterior pituitary bright spots [61% vs 21%; p<0.01] compared to those without DI. There were no differences in BMI, serum prolactin, vasopressin, serum osmolality, serum sodium, total cholesterol or hsCRP. The frequencies of central adrenal insufficiency, central hypothyroidism and abnormal pituitary imaging were similar between the two groups. Conclusion: DI is among the most common endocrinopathies in Erdheim-Chester disease. In DI subjects, a higher burden of anterior pituitary endocrinopathies, BRAF V600E pathogenic variants and absence of the posterior pituitary bright spot was noted, which may allow for early stratification and targeted clinical management. Presentation: Saturday, June 17, 2023

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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