Mid-thigh cross-sectional area and lower limb muscle function in patients with lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with lung cancer (LC) often experience cachexia which cause fatigue, weight loss, muscle wasting and associated with reduced physical function. Even though, skeletal muscle is the main site of muscle depletion in these patients, little is known about thigh muscle area and function. Aim: To assess and compare mid-thigh cross sectional muscle area (CSA) and quadriceps muscle function of patients with LC at diagnosis to healthy subjects. Method: A computed tomography of the two legs was obtained in 11 LC patients and 6 healthy age-matched controls. CSA was calculated using standard tissue attenuation (At) range and separated into normal At (35-100HU), low At (0-34HU) and residual muscle (-1 to -29HU).Mean At was also calculated to assess muscle adiposity. Subjects performed also a quadriceps isokinetic endurance test (30 reps at 90°/sec). Results: LC patients (Stage I-II=7;III-IV=4) and controls were matched for age (69±7yr vs 67±9yr) and BMI (27±5Kg/m2 vs 27±2 Kg/m2).Data on CSA and muscle function are shown in the table. Conclusion: Despite similar BMI and CSA, LC patients had greater muscle adiposity accompanied with reduced muscle strength and endurance.Thus, assessing muscle function and composition may enable a more comprehensive assessment of cachexia and physical function in LC patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».