Sarcopenia Predicts Post-transplant Mortality in Acutely Ill Men Undergoing Urgent Evaluation and Liver Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the association between sarcopenia and post-transplant mortality in acutely ill inpatients with cirrhosis who underwent urgent liver transplantation. METHODS: Included were inpatients at 4 centers who were urgently listed as nonstatus 1 and transplanted from 2005 to 2017 with an abdominal computed tomography scan <90 days before transplantation. Skeletal muscle index (SMI) = total skeletal muscle cross-sectional area at the L3 vertebral level, normalized to height. Cox regression associated SMI with post-transplant mortality. Optimal search identified SMI cutoffs to detect survival. RESULTS: Of 126 inpatients, 63% were male patients, model for end-stage liver disease (MELDNa) was 32, and follow up was 5.1 years. Among men, 23% died. Median SMI was lower in men who died versus survived (45 versus 51 cm/m). SMI was associated with post-transplant mortality (hazard ratio [HR] = 0.96 per cm/m, 95% CI 0.92-0.99). Patients with SMI ≤ 48 cm/m versus >48 cm/m experienced higher rates of death at 1 year (86% versus 95%) and 3 years (73% versus 95%) (Log-rank P = 0.01). In MELD-adjusted analysis, sarcopenia was strongly associated with post-transplant mortality (HR = 4.39, 95% CI 1.49-12.97). Among women, 35% died. Median SMI was similar in women who died versus survived (45 versus 44 cm/m). SMI was not associated with post-transplant mortality (HR = 1.02, 95% CI 0.96-1.09). Optimal search did not identify any SMI cutoff that predicted post-transplant mortality. CONCLUSIONS: Among patients who underwent urgent inpatient evaluation and liver transplantation, we identified an SMI cutoff value of 48 cm/m to predict post-transplant mortality in men. Our data support the use of SMI as a tool to capture the impact of muscle depletion on post-transplant mortality in acutely ill men with cirrhosis undergoing urgent liver transplantation.
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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 | 0,001 | 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)
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 ».