The Role of Active Brown Adipose Tissue in Patients With Pheochromocytoma or Paraganglioma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) imaging in patients with pheochromocytoma or paraganglioma (PPGL). In addition to its clinical significance, we aimed to explore the prevalence of this finding on FDG-PET imaging in patients with PPGL. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of prospective and retrospective studies. Publications were identified through searches in MEDLINE/PubMed, Embase, and SCOPUS from inception until 2022-11-26, with an update check performed on 2024-05-02. Eligible studies included patients with PPGL who had completed FDG-PET imaging. Data on catecholamine levels stratified by the presence of aBAT were extracted and pooled using the random-effects model with the inverse variance method. For the quantitative synthesis, we used standardized mean differences and meta-analysis of proportions. A risk of bias assessment was performed using the Quality in Prognostic Studies tool. RESULTS: Our search yielded 6 studies suitable for inclusion. Pooled data showed a statistically significant positive difference in isolated demethylated catecholamine levels in aBAT positive groups compared to aBAT negative. No significant differences were found in multiple domains, including tumor size, tumor burden, germline mutations, or location. The proportion of patients with PPGL who present with aBAT stands at approximately 25%. CONCLUSIONS: The demethylated metabolite levels could have potential use in predicting the presence of active brown adipose tissue in patients with PPGL. There is no convincing evidence of increased aBAT prevalence in patients with PPGL and germline mutations. There was, however, evidence suggesting that the presence of aBAT may confer poorer outcomes and decreased life expectancy.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».