Medication versus Early Surgery in Prolactinomas with Visual Involvement: Time for Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Visual morbidity due to optic compressive neuropathy is common in patients with large prolactinomas. Although medical therapy has been the mainstay of treatment for these patients, some researchers have argued that early surgery leads to better visual outcomes by more rapidly decompressing the optic system than medicines. We performed a systematic review to compare the visual outcomes of patients with macroprolactinomas treated medically versus surgically to better understand if there is equipoise to support a randomized controlled trial in the field. Methods: A systematic review was performed using PRISMA Guidelines. PubMed, Embase, and Medline were searched from inception to September 2, 2024, for primary articles that reported visual outcomes in adult patients with macroprolactinoma treated with either medication, surgery, or both. A quantitative and qualitative analysis was used to compare visual outcomes between treatment methods. Results: Of 15 eligible studies in the final analysis, all were case series and of moderate or high risk of bias. 3 investigated surgery (TSS), 3 oral bromocriptine (BRC), 3 injectable bromocriptine (BRC-LAR), 4 cabergoline (CAB) and 2 quinagolide (CV). Visual defect (VD) resolution was highest in and comparable between surgery (25/30, 83%), CAB (134/163, 82%) and BRC-LAR (13/15, 87%). VDs resolved at lower rates in patients treated with oral BRC (15/31, 48%) and CV (4/7, 57%). There were no direct controlled comparisons of surgery and medical therapy and considerations of risk–benefit ratios or long-term economic implications was limited. Discussion: Reported visual outcomes are similar between surgery and the best medical therapies; however, direct controlled comparisons are lacking. Given the similarity in outcomes and rapidly improving surgical approaches, randomized controlled trials assessing visual outcomes between surgery and medical therapy in patients with large prolactinomas are justified to better delineate the role of each modality of treatment for these patients. Publication History Article published online: 07 February 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».