Radiographic assessment of sarcopenia in the trauma setting: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared with similarly injured patients of a younger age, elderly patients have worse outcomes from acute injury. One factor adversely affecting outcomes is sarcopenia, which has been assessed in healthy elderly populations through established clinical and radiological criteria. However, in the acute care setting, no such criteria have been established. Sarcopenia has been opportunistically assessed via radiographic means but there is as of yet no gold standard. The purpose of this review is to summarize the radiological methods used to diagnose sarcopenia in the acute care setting, and suggest ways in which these methods may lead to a consensus definition of sarcopenia and its relationship to patient outcomes. METHODS: A systematic survey of medical databases was conducted, with 902 unique publications identified. After screening and application of inclusion and exclusion criteria, data regarding study population, outcome, imaging modality, and criteria for assessment of sarcopenia were extracted from 20 studies. Quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: CT was the imaging modality for 18 of the studies, with total psoas muscle cross-sectional area at the level of L3 and L4 being the dominant method for assessing sarcopenia. Adjustment for body morphology most commonly used patient height or L4 vertebral body area. The majority of articles found radiographically assessed sarcopenia to be significantly correlated to outcomes such as mortality, length of hospital stay, morbidity, and in-hospital complications. CONCLUSIONS: Establishing a consistent definition would strengthen its applicability and generalizability to admission and discharge planning. LEVEL OF EVIDENCE: Systematic review, level III.
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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 | 0,007 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».