Review article: prognostic significance of body composition abnormalities in patients with cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent advances in evaluation of body composition show body mass index to be inadequate in differentiating between body compartments in cirrhosis. Given the limitations of body mass index, body composition evaluation using computed tomography has been increasingly used as a non-invasive clinical tool with prognostic value. Another factor influencing prognosis includes sex-specific differences in body composition that are seen in cirrhosis. AIM: To review current knowledge regarding the frequency and clinical implications of abnormal body composition features in cirrhosis. METHODS: We searched PubMed database and limited the literature search to full-text papers published in English. Studies using inappropriate landmarks or demarcation of body composition components on computed tomography images were eliminated. RESULTS: Sarcopenia is a well established factor affecting morbidity and mortality in cirrhosis. Other important body composition components that have been overlooked thus far include subcutaneous adipose tissue and visceral adipose tissue. Female patients with cirrhosis and low subcutaneous adiposity have a higher risk of mortality, whereas male patients with high visceral adiposity have a higher risk of hepatocellular carcinoma and recurrence following liver transplantation. Increased adipose tissue radiodensity has been associated with risk of decompensation and mortality. CONCLUSIONS: Further evaluation of body composition abnormalities may help with development of targeted therapeutic strategies and improve outcome in patients with cirrhosis. Moreover, recognition of these abnormalities could improve prioritisation for liver transplantation as our current method based solely on liver function might lead to risk misclassification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».