Subtype Identification of Surgically Curable Primary Aldosteronism During Treatment With Mineralocorticoid Receptor Blockade
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current guidelines and consensus documents recommend withdrawal of mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs) before primary aldosteronism (PA) subtyping by adrenal vein sampling (AVS), but this practice can cause severe hypokalemia and uncontrolled high blood pressure. Our aim was to investigate if unilateral PA can be identified by AVS during MRA treatment. METHODS: We compared the rate of unilateral PA identification between patients with and without MRA treatment in large data sets of patients submitted to AVS while off renin-angiotensin system blockers and β-blockers. In sensitivity analyses, the between-group differences of lateralization index values after propensity score matching and the rate of unilateral PA identification in subgroups with undetectable (≤2 mUI/L), suppressed (<8.2 mUI/L), and unsuppressed (≥8.2 mUI/L) direct renin concentration levels were also evaluated. RESULTS: Plasma aldosterone concentration, direct renin concentration, and blood pressure values were similar in non-MRA-treated (n=779) and MRA-treated (n=61) patients with PA, but the latter required more antihypertensive agents ( P =0.001) and showed a higher rate of adrenal nodules (82% versus 67%; P =0.022) and adrenalectomy (72% versus 54%; P =0.01). However, they exhibited no significant differences in commonly used AVS indices and the area under the receiving operating characteristic curve of lateralization index, both under unstimulated conditions and postcosyntropin. Several sensitivity analyses confirmed these results in propensity score matching adjusted models and in patients with undetectable, or suppressed or unsuppressed renin levels. CONCLUSIONS: At doses that controlled blood pressure and potassium levels, MRAs did not preclude the identification of unilateral PA at AVS. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT01234220.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».