P053 ANGIOTENSIN II RECEPTOR TYPE 1 (AT1) AUTOANTIBODIES IN PATIENTS WITH PRIMARY ALDOSTERONISM
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary aldosteronism (PA) is a common cause of hypertension and is characterized by excessive aldosterone secretion. Determination of PA subtype (i.e., unilateral vs. bilateral) is clinically important to inform treatment. Immune mechanisms may have a role in the pathogenesis of PA. The aim of this study was to examine whether angiotensin receptor type 1 (AT1) autoantibodies predict the underlying subtype of PA. Methods: We conducted a cross-sectional study of patients with PA who were referred for adrenal vein sampling (AVS). Patients had AT1 autoantibody titres measured. AT1 antibodies were defined as present when >17 U/mL, negative if <10 U/mL, and indeterminate if between 10-17 U/mL. AVS was used as a standard to determine PA subtype. The frequency of AT1 autoantibodies was determined according to PA subtype and major clinical predictors of lateralization. Results: 54 patients with successful AVS were included (mean age, 52.7 years; 46.3% male). Positive AT1 antibodies were detected in 14 (25.9%), negative antibodies in 32 (59.3%), and indeterminate antibodies in 8 (14.8%) patients. There was no significant association detected between AT1 antibody status and lateralization (p=0.39). There were no associations found between AT1 autoantibody status and any of the major clinical factors traditionally predictive of PA severity or prognosis, including sex (p=0.94), age (p=0.76), hypokalemia (p=0.91), estimated glomerular filtration rate (p=0.46), or aldosterone-to-renin ratio (p=0.58). Conclusion: AT1 autoantibodies are common in patients with PA; over a quarter of patients who underwent AVS in our study. However, AT1 autoantibodies were not predictive of PA subtype.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».