Skeletal muscle predicts ventilator-free days, ICU-free days, and mortality in elderly ICU patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As the population ages, the number of injured elderly is increasing. We sought to determine if low skeletal muscle mass adversely affected outcome in elderly patients following trauma. METHODS: Patients ≥ 65 years of age with an admission abdominal computed tomography scan and requiring intensive care unit (ICU) stay at a Level I trauma center in 2009-2010 were reviewed. Muscle cross-sectional area at the 3rd lumbar vertebra was quantified and muscle index, a normalized measure of muscle mass, was calculated and related to clinical parameters including ventilator-free days, ICU-free days, and mortality. Using previously established sex-specific, muscle index cut-points, patients were then categorized as sarcopenic or non-sarcopenic and differences in clinical outcomes between these two groups were also compared. We also examined muscle index as a continuous variable relative to the same clinical outcomes. RESULTS: There were 149 severely injured elderly patients (median age 79 years) enrolled in this study of which 71% were sarcopenic. Of the patients who were sarcopenic, 9% were underweight, 44% normal weight, and 47% overweight/obese as per body mass index (BMI) classifications. The overall mortality rate was 27% and univariate analysis demonstrated higher mortality among those who were sarcopenic (32% vs. 14%, P = 0.018). After controlling for age, sex, and injury severity, multiple logistic regression demonstrated that increased muscle index was significantly associated with decreased mortality (OR per unit muscle index = 0.93, 95% CI: 0.875-0.997, P = 0.025). In addition, multivariate linear regression showed that sarcopenia, but not muscle index, was associated with decreased ventilator-free (P = 0.004) and ICU-free days (P = 0.002). Neither BMI, serum albumin nor total adipose tissue on admission were indicative of survival, ventilator-free or ICU-free days. CONCLUSIONS: Sarcopenia is highly prevalent in the elderly population with traumatic injuries. Traditional measures of nutritional assessment, such as BMI and serum albumin, do not accurately predict outcome in the injured elderly. Sarcopenia, however, represents a potential new predictor for mortality, discharge disposition, and ICU utilization. Measurement of muscularity allows for the early identification of at-risk patients who may benefit from aggressive and multidisciplinary nutritional and rehabilitative strategies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».