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Enregistrement W3000754034 · doi:10.2196/13657

Software for the Diagnosis of Sarcopenia in Community-Dwelling Older Adults: Design and Validation Study

2020· article· en· W3000754034 sur OpenAlexvenueno aff
Lydia Lera, Bárbara Ángel, Carlos Márquez, Rodrigo Saguez, Cecilia Albala

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaMedicineAnthropometryGerontologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The usual diagnosis of sarcopenia requires a dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) exam, which has low accessibility in primary care for Latin American countries. OBJECTIVE: The aim of this study is to design and validate software for mobile devices (Android, IOS) and computers, based on an adapted version of the diagnostic algorithm of sarcopenia proposed by the European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP). METHODS: Follow-up exams were conducted on 430 community-dwelling Chileans 60 years and older (mean 68.2 years, SD 4.9) participating in the IsaMayor and Alexandros cohorts designed to study sarcopenia and disability associated with obesity, respectively. All the participants from the cohorts were randomly selected from the registries of primary health care centers and, for this study, must have a DXA scan at baseline. The software (HTSMayor) was designed according to an adapted version of the algorithm proposed by the EWGSOP and was divided into four phases: longitudinal validation of diagnostic algorithm of sarcopenia, alpha version, beta version, and release version. The software estimates appendicular skeletal muscle mass (ASM) using an anthropometric equation or DXA measurements with Chilean cut-off points. The predictive validation of the algorithm was estimated, comparing functional limitations (at least one activity of daily living, two instrumental activities of daily living, or three mobility limitations), falls, and osteoporosis at follow-ups in patients with and without sarcopenia at baseline, using adjusted logistic models. RESULTS: After a median follow-up of 4.8 years (2078.4 person-years), 37 (9.9%) new cases of sarcopenia, out of the 374 patients without sarcopenia at baseline, were identified (incidence density rate=1.78 per 100 person-years). ASM estimated with the anthropometric equation showed both a high sensitivity and specificity as compared with those estimated by DXA measurements, yielding a concordance of 0.96. The diagnostic algorithm of sarcopenia considered in the software with the equation showed both a high sensitivity (82.1%) and specificity (94.9%) when compared with DXA (reference standard). Adults without sarcopenia (at baseline) showed better physical performance (after approximately 5 years) than adults with sarcopenia. Loss of functionality was greater in adults with sarcopenia (OR 5.0, 95% CI 2.2-11.4) than in adults without sarcopenia. In addition, the risks of falls (OR 2.2, 95% CI 1.1-4.3) and osteoporosis (OR 2.8, 95% CI 1.2-6.6) were higher in older persons with sarcopenia than those without sarcopenia. The measurements and results were completed for the beta and release tests with a mean time of 10 minutes and 11 minutes, respectively. CONCLUSIONS: We developed and validated a software for the diagnosis of sarcopenia in older Chilean adults that can be used on a mobile device or a computer with good sensitivity and specificity, thus allowing for the development of programs for the prevention, delay, or reversal of this disease. To our knowledge, HTSMayor is the first software to diagnose sarcopenia. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/13657.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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