Persistence of Sarcopenia After Pediatric Liver Transplantation Is Associated With Poorer Growth and Recurrent Hospital Admissions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sarcopenia is prevalent in adults pre-liver transplantation (LTx) and post-LTx contributing to adverse outcomes. Little is known regarding the prevalence of sarcopenia in pediatric LTx recipients. This novel study examined sarcopenia prevalence and associations with post-LTx growth and healthcare utilization in pediatric LTx recipients. METHODS: We prospectively assessed body composition at annual clinical appointments in children (0.5-17 years; n = 58) by Dual-energy-X-ray absorptiometry (absolute/regional/percent fat mass [FM], fat-free mass [FFM], skeletal muscle mass [SMM]). Sarcopenia was defined as SMM z scores ≤2. Additional variables measured included age, gender, PELD, immunosuppressive therapies (dose/type), weight, weight-z, height, height-z, serum aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase, γ-glutamyltransferase, albumin, total/conjugated bilirubin, prothrombin time, international normalized ratio, albumin, creatinine clearance, urea and creatinine at LTx assessment, LTx and annual clinic appointments. Healthcare variables studied included rejection (number/type/severity), length of in-patient stay (total, intensive care unit [ICU], emergency, readmission) and ventilator dependency. RESULTS: Sarcopenia occurred in 41% (n = 17) at 7.6 (± 3.1) years; with a mean time post-LTx of 1.1 ± 1.9 (1-8) years. Female children ≤9.8 years had a higher sarcopenia prevalence than children >9.8 years (83.1% vs 17.1%; p = 0.004). Sarcopenia was associated with lower weight velocity standard deviation scores, lower weight-z/height-z scores at 2-10 years post LTx, increased hospitalization (total, ICU, emergency and readmission) and ventilator dependency (p < 0.05), but not to rejection and/or corticosteroid therapy (p > 0.05). CONCLUSIONS: This is the first study demonstrating persistent sarcopenia associated with poorer growth and recurrent hospitalization in children post-LTx.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».