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Enregistrement W2899175865 · doi:10.14740/jocmr3640

Relationship Between Sarcopenia and Both Physical Activity and Lifestyle in Patients With Chronic Liver Disease

2018· article· en· W2899175865 sur OpenAlexvenueno aff
Kazuki Ohashi, Toru Ishikawa, Asami Hoshi, Mitsuyuki Suzuki, Yuta Mitobe, Etsuko Yamada, Hansani Madushika Abeywickrama, Nao Seki, Chikayo Koyama, Hagiko Aoki, Yu Koyama

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaMedicineInternal medicineCirrhosisChronic liver diseaseUnivariate analysisGastroenterologyHepatologyLogistic regressionBody mass indexLiver diseaseMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sarcopenia can affect the prognosis of patients with cirrhosis or hepatocellular carcinoma. Exercise therapy and nutritional therapy are carried out to prevent processing sarcopenia. In addition, changing lifestyle is also important. However, there are only few reports on the physical activities (PAs) and lifestyle of chronic liver disease patients and their association with sarcopenia. The aim of this study is to examine the relationship between sarcopenia in patients with chronic liver disease and both PA and lifestyle. METHODS: A total of 214 out-patients with chronic liver disease were enrolled into the present study. All patients were evaluated for with or without sarcopenia based on the sarcopenia diagnostic criteria of the Japan Society of Hepatology. Then, patient's characteristics and laboratory parameters were divided into two groups with or without sarcopenia and compared. In continuous variable with significant difference in univariate analysis, cut-off value was calculated by receiver operating characteristic curve. We determined which factors were associated with sarcopenia in univariate analyses, and variables significant in the univariate analyses were entered in a multivariable logistic regression model. RESULTS: ; P < 0.01), lower PA (6.6 (2.34 - 19.90) versus 16.5 (6.60 - 41.23) metabolic equivalents (METs)-h/week; P < 0.01) and longer total time sitting and lying on the day (7.43 ± 4.09 versus 5.68 ± 3.17 h/day; P = 0.01); retirement status (81.5% versus 48.1%; P < 0.01) and low frequency of driving (40% versus 20%; P = 0.01) were higher in sarcopenia patients than in non-sarcopenia patients. The independent predictive factors of sarcopenia, analyzed with logistic regression, were age (odds ratio (OR): 5.89, 95% confidence interval (CI): 2.15 - 16.20; P < 0.01), BMI (OR: 4.77, 95% CI: 1.87 - 12.10; P < 0.01) and PA (OR: 3.65, 95% CI: 2.15 - 16.20; P < 0.01). CONCLUSION: Sarcopenia patients' lifestyle characteristics were longer sedentary time and low frequency of driving, high retirement. Independent predictive factors of sarcopenia were elderly, low BMI and low PA. For these patients, intervention in the lifestyle for prevention of sarcopenia may be effective for patients with chronic liver disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,312
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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