Computed Tomography–Derived Thoracic Muscle Size as an Indicator of Sarcopenia in People With Advanced Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Computed tomography (CT) of the chest is routinely performed in people with lung disease; however, the utility of measuring thoracic muscle size to assess the presence of sarcopenia (low muscle mass and function) has not been studied. The purpose of this study was to examine the reliability and validity of thoracic muscle size obtained from chest CT as a surrogate of sarcopenia. Methods: In this observational study, chest CT was obtained from routine clinical evaluation in 32 individuals with advanced lung disease awaiting lung transplantation. Thoracic muscle area from vertebral levels T4–T6 was manually segmented using Slice-O-Matic software, and average muscle cross-sectional area (CSA) and muscle volume were calculated. Measures of sarcopenia included quadriceps CSA and thickness from ultrasound, quadriceps, and biceps torque and short physical performance battery (SPPB). Results: Intrareliability and interrater reliability for muscle CSA were high (intraclass correlation coefficient = 0.96, 0.99; absolute difference = 0.61, 1.7 cm 2 , respectively). Thoracic muscle CSAs and volume correlated with quadriceps size and limb muscle strength (r = 0.56–0.71, P < .001) but not SPPB. Cross-sectional areas from single slices at T4–T6 were highly correlated with muscle volume (r = 0.89–0.91, P < .001). Conclusions: Thoracic muscle size seems to be a reliable and valid technique that can be applied in large studies evaluating the presence of sarcopenia in patients with advanced lung disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».