Current Strategies for Managing Hypertension in Paraganglioma: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Paragangliomas are rare neuroendocrine tumors that may secrete catecholamines, leading to secondary hypertension. Hypertension in paraganglioma can be persistent, paroxysmal, or refractory, posing challenges in diagnosis and management. Effective blood pressure (BP) control is crucial to minimize cardiovascular complications and surgical risks. Objective: This systematic review aims to evaluate the current strategies for managing hypertension in patients with paraganglioma, focusing on pharmacological therapies and preoperative optimization. Method: A comprehensive literature search was performed using PubMed, EMBASE, and Scopus databases up to 8 January 2025. Eligible studies included randomized controlled trials, observational studies, and case series discussing antihypertensive treatments, preoperative management, and outcomes in patients with paraganglioma. Data were synthesized narratively and quantitatively where appropriate. Risk of bias of included studies were assessed using the Newcastle Ottawa Scale (NOS). Result: Sixteen studies (n = 3,647 patients) highlighted alpha-blockers as the primary BP control strategy, effective in 87% of cases. Beta-blockers were frequently employed as supplementary agents following alpha blockade to address tachycardia. Calcium channel blockers and angiotensin receptor blockers provided additional control. Preoperative BP optimization reduced hypertensive crises by 15%. Minimally invasive surgery shortened recovery and stabilized BP. Following NOS assessment, eligible studies had low bias. Conclusion: Hypertension management in paraganglioma relies on alpha-adrenergic blockade as first-line therapy, supplemented by beta-blockers and other antihypertensives as needed. Preoperative optimization is critical for reducing perioperative risks. Further research is needed to refine pharmacological regimens and improve long-term outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».