Evaluation of Skeletal Muscle Function in Lung Transplant Candidates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung transplantation (LTx) is offered to older and more complex patients who may be at higher risk of skeletal muscle dysfunction, but the clinical implications of this remain uncertain. The study aims were to characterize deficits in skeletal muscle mass, strength and physical performance, and examine the associations of these deficits with clinical outcomes. METHODS: Fifty LTx candidates (58% men; age, 59 ± 9 years) were prospectively evaluated for skeletal muscle deficits: muscle mass using bioelectrical impedance, quadriceps, respiratory muscle and handgrip strength, and physical performance with the Short Physical Performance Battery. Comparisons between number of muscle deficits (low muscle mass, quadriceps strength and physical performance) and 6-minute walk distance (6MWD), London Chest Activity of Daily Living Questionnaire, and quality of life were assessed using one-way analysis of variance. Associations with pretransplant and posttransplant delisting/mortality, hospital duration, and 3-month posttransplant 6MWD were evaluated using Fisher exact test and Spearman correlation. RESULTS: Deficits in quadriceps strength (n = 27) and physical performance (n = 24) were more common than muscle mass (n = 8). LTx candidates with 2 or 3 muscle deficits (42%) compared with those without any deficits (26%) had worse 6MWD = -109 m (95% confidence interval [CI], -175 to -43), London Chest Activity of Daily Living Questionnaire = 18 (95% CI, 7-30), and St. George's Activity Domain = 12 (95% CI, 2-21). Number of muscle deficits was associated with posttransplant hospital stay (r = 0.34, P = 0.04), but not with delisting/mortality or posttransplant 6MWD. CONCLUSIONS: Deficits in quadriceps muscle strength and physical performance are common in LTx candidates and further research is needed to assess whether modifying muscle function pretransplant can lead to improved clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».