Natural history of nonfunctioning pituitary microadenomas: a systematic review and individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Increased frequency of neuroimaging has led to enhanced identification of small nonfunctioning pituitary adenomas (NFPAs) leading, in many cases, to extensive follow-up. However, the value of ongoing monitoring of these incidental lesions remains unclear. The study aims to determine the need for surgical intervention and assess the risks of developing new endocrinopathies during follow-up in patients with conservatively treated micro-NFPAs. DESIGN: A systematic review and individual participant data (IPD) meta-analysis. METHODS: We conducted a bibliographical search of PubMed and EMBASE to identify relevant studies. Authors of eligible studies were invited to share IPD. Cohort studies including patients with conservatively treated micro-NFPAs with at least 1 follow-up magnetic resonance imaging were considered eligible. Fourteen studies met inclusion criteria. Six authors provided IPD (N = 647). Data were reanalyzed for verification. In cases of discrepancies the original authors were contacted for authentication. RESULTS: Risk estimates were reported as number of events per 100 person-years (PYs). Estimates were pooled using the 2-step approach. Overall probability of surgery was 0.2/100 PYs (95% CI: 0.0-0.4; I2 = 28%). Probability of surgery due to visual impairment was 0.1/100 PYs (95% CI: 0.0-0.2; I2 = 0%). Both were independent of baseline tumor size (≥6 or <6 mm), sex, or age (P values >.40). Risk of developing a new endocrinopathy was 1.0/100 PYs (95% CI: 0.4-1.6; I2 = 0%). Data for classical meta-analysis were available for 7 studies (N = 1089) and supported the IPD results. CONCLUSIONS: These data suggest that routine follow-up of micro-NFPAs can be reduced significantly and that available guidelines should be revisited.
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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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».