Computed tomography-based psoas skeletal muscle area and radiodensity are poor sentinels for whole L3 skeletal muscle values
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Computed tomography (CT)-based measurement of skeletal muscle cross-sectional area (CSA) and Hounsfield unit (HU) radiodensity are used to assess the presence of sarcopenia and myosteatosis, respectively. The validated CT-based technique involves analysis of skeletal muscle at the third lumbar vertebral (L3) level. Recently there has been increasing interest in the use of psoas muscle alone as a sentinel. However, this technique has not been extensively investigated or compared with the previous validated standard approach. METHODS: Portovenous phase CT images at the L3 level were identified retrospectively from a single institution in 150 patients who had non-emergency scans and were analysed by a single assessor using SliceOmatic software v5.0 (TomoVision, Canada). Manual segmentation based upon validated HU thresholds for skeletal muscle density was performed for all skeletal muscle, as well as the individual muscle groups. The muscle CSA and mean radiodensity of each group were compared against the whole L3 slice values. RESULTS: When compared with whole L3 slice CSA, anterior abdominal wall CSA had the strongest correlation (r = 0.9315, p < 0.0001) followed by paravertebral (r = 0.8948, p < 0.0001), then psoas muscle (r = 0.7041, p < 0.0001). The mean ± SD density of the psoas muscle (42 ± 8.4 HU) was significantly higher than the whole slice radiodensity (32.3 ± 9.5 HU, p < 0.0001), with paravertebral radiodensity being a more accurate estimation (34.5 ± 10.8 HU). There was a significant difference in the prevalence of myosteatosis when the density measured from the psoas was compared with that of the whole L3 skeletal muscle (27.7% vs. 66.0%, p < 0.0001). CONCLUSION: Whole L3 slice CSA correlated positively with psoas muscle CSA but was subject to wide variability in results. Psoas muscle radiodensity was significantly greater than whole L3 slice density and resulted in underestimation of the prevalence of myosteatosis. Given the lack of equivalence from individual muscle groups, we recommend that further work be undertaken to investigate which muscle group, or indeed whether the gold standard of whole L3 skeletal muscle, provides the best correlation with clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».