Skeletal Muscle Ultrasound in Critical Care: A Tool in Need of Translation
Notice bibliographique
Résumé
With the emerging interest in documenting and understanding muscle atrophy and function in critically ill patients and survivors, ultrasonography has transformational potential for measurement of muscle quantity and quality. We discuss the importance of quantifying skeletal muscle in the intensive care unit setting. We also identify the merits and limitations of various modalities that are capable of accurately and precisely measuring muscularity. Ultrasound is emerging as a potentially powerful tool for skeletal muscle quantification; however, there are key challenges that need to be addressed in future work to ensure useful interpretation and comparability of results across diverse observational and interventional studies. Ultrasound presents several methodological challenges, and ultimately muscle quantification combined with metabolic, nutritional, and functional markers will allow optimal patient assessment and prognosis. Moving forward, we recommend that publications include greater detail on landmarking, repeated measures, identification of muscle that was not assessable, and reproducible protocols to more effectively compare results across different studies.
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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 | 0,071 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».