Fat‐free muscle mass in magnetic resonance imaging predicts acute‐on‐chronic liver failure and survival in decompensated cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Muscle mass seems to be a prognostic marker in patients with liver cirrhosis. However, reported methods to quantify muscle mass are heterogeneous, consented cutoff values are missing, and most studies have used computed tomography. This study evaluated fat-free muscle area (FFMA) as a marker of sarcopenia using magnetic resonance imaging (MRI) in patients with decompensated cirrhosis with transjugular intrahepatic portosystemic shunt (TIPS). The total erector spinae muscle area and the intramuscular fat tissue area were measured and subtracted to calculate the FFMA in 116 patients with cirrhosis by TIPS and MRI. The training cohort of 71 patients compared computed tomography-measured transversal psoas muscle thickness with FFMA. In 15 patients MRI was performed before and after TIPS, and in 12 patients follistatin serum measurements were carried out. The results on FFMA were confirmed in a validation cohort of 45 patients. FFMA correlated with follistatin and transversal psoas muscle thickness and showed slightly better association with survival than transversal psoas muscle thickness. Gender-specific cutoff values for FFMA were determined for sarcopenia. Decompensation (ascites, overt hepatic encephalopathy) persisted after TIPS in the sarcopenia group but resolved in the nonsarcopenia group. Sarcopenic patients showed no clinical improvement after TIPS as well as higher mortality, mainly due to development of acute-on-chronic liver failure. FFMA was an independent predictor of survival in these patients. CONCLUSION: This study offers an easy-to-apply MRI-based measurement of fat-free muscle mass as a marker of sarcopenia in decompensated patients; while TIPS might improve sarcopenia and thereby survival, persistence of sarcopenia after TIPS is associated with a reduced response to TIPS and a higher risk of acute-on-chronic liver failure development and mortality. (Hepatology 2018;67:1014-1026).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».