Sarcopenia in Chronic Liver Disease: Impact on Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is a common complication in patients with end-stage liver disease (ESLD) awaiting liver transplantation (LT). Malnutrition and sarcopenia overlap in etiology and outcomes, with sarcopenia being defined as reduced skeletal muscle mass and muscle function. The purpose of this review was to identify the prevalence of sarcopenia with and without obesity in adults and children with ESLD and to assess the methodological considerations in sarcopenia diagnosis and the association of sarcopenia with pre- and post-LT outcomes. A total of 38 articles (35 adult and 3 pediatric articles) retrieved from PubMed or Web of Science databases were included. In adults, the prevalence rates of pre-LT sarcopenia, pre-LT sarcopenic obesity (SO), post-LT sarcopenia, and post-LT SO were 14%-78%, 2%-42%, 30%-100%, and 88%, respectively. Only 2 adult studies assessed muscle function in patients diagnosed with sarcopenia. The presence of pre-LT sarcopenia is associated with higher wait-list mortality, greater postoperative mortality, higher infection risk and postoperative complications, longer intensive care unit (ICU) stay, and ventilator dependency. The emerging pediatric data suggest that sarcopenia is prevalent in pre- and post-LT periods. In 1 pediatric study, sarcopenia was associated with poor growth, longer perioperative length of stay (total/ICU) and ventilator dependency, and increased rehospitalization in children after LT. In conclusion, there is a high prevalence of sarcopenia in adults and children with ESLD. Sarcopenia is associated with adverse clinical outcomes. The present review is limited by heterogeneity in the definition of sarcopenia and in the methodological approaches in assessing sarcopenia. Future studies are needed to standardize the sarcopenia diagnosis and muscle function assessment, particularly in the pediatric population, to enable early identification and treatment of sarcopenia in adults and children with ESLD.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».