The Utility of Psoas Muscle Assessment in Predicting Frailty in Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
Background. The rise in an ageing population has resulted in an increase in the prevalence of aortic stenosis. With the advent and rapid expansion in the use of transcatheter aortic valve replacements (TAVRs), patients with severe aortic stenosis, traditionally thought too high risk for surgical intervention, are now being treated with generally favourable results. Frailty is an important factor in determining outcome after a TAVR, and an assessment of frailty is fundamental in the identification of appropriate patients to treat. Objective. The objective of the study was to identify if the psoas muscle area is associated with frailty in TAVR patients and outcome after intervention. Method. In this prospective study, we measured outcomes of 62 patients who underwent TAVR procedures against the psoas muscle area and the Reported Edmonton Frail Scale (REFS). Our aim was to assess if psoas muscle assessment can be used as a simple method to predict frailty in our population group. Results. A total of 60 patients met the study criteria. Mean psoas-lumbar vertebral index was 0.61, with a lower value in the frail group. There was not a statistically significant correlation between the psoas measures, REFS score (indicative of frailty), and mortality. However, there was a statistically significant relationship between the psoas size and REFS score ( p=0.043 ). Conclusion. Psoas assessment can be useful in providing additional information when planning for patients to undergo a TAVR and can be used as a screening tool to help identify frail patients within this high-risk group.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».