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Enregistrement W3046247864 · doi:10.1002/jcsm.12604

Sarcopenia and low muscle radiodensity associate with impaired FEV<sub>1</sub> in allogeneic haematopoietic stem cell transplant recipients

2020· article· en· W3046247864 sur OpenAlexafffund
Asmita Mishra, Kevin Bigam, Martine Extermann, Rawan Faramand, Kerry Thomas, Joseph A. Pidala, Vickie E. Baracos

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteAlberta Cancer FoundationCanadian Institutes of Health ResearchMoffitt Cancer Center
Mots-clésMedicineSarcopeniaSpirometryInternal medicineConfidence intervalTransplantationLung cancerGastroenterologySurgeryAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Quantification of skeletal muscle using computed tomography (CT) is accessible using cancer patients' standard oncologic images. Reduced muscle mass may be related to reduced respiratory muscle strength; however, the impact of this on lung functional parameters is not characterized in adult allogeneic haematopoietic stem cell transplant (alloHCT) recipients. Methods A consecutive retrospective series ( n = 296) of patients who had alloHCT at a comprehensive cancer centre between March 2005 and April 2015 were included. Pre‐transplant CT scans were used to quantify skeletal muscle and adipose tissue at the fourth thoracic (T4) and/or third lumbar (L3) level. Tumour and patient characteristics were recorded, including forced expiratory volume in 1 second (FEV 1 ) by spirometry. Regression models were created to characterize predictive relationships. Results A total of 296 patients (♂ n = 161; ♀ n = 135) were included, all of whom had chest CT as part of standard care; a subset of these ( n = 215, 72.6%) also had abdominal CT. Diagnoses were non‐Hodgkins lymphoma ( n = 165), acute myeloid leukaemia ( n = 66), Hodgkin's disease ( n = 14), acute lymphocytic leukaemia ( n = 14), myelodysplastic syndromes ( n = 18), and other ( n = 19). In multivariable linear regression adjusted for sex ( P &lt; 0.0001), age ( P &lt; 0.0001), haematopoietic cell transplantation‐specific co‐morbidity index ( P = 0.010), and parameters of pulmonary function testing (defined by spirometry, P &lt; 0.0001), both T4 muscle index [ β 0.127 (95% confidence interval 0.019; 0.252), P &lt; 0.0001] and T4 muscle radiodensity [ β 0.132 (95% confidence interval 0.087; 0.505), P = 0.006] were independently associated with FEV 1 ; disease risk index ( P = 0.877) and Karnofsky performance status ( P = 0.548) were not associated with FEV 1 . Similar conclusions were obtained when L3 muscle index and radiodensity were considered. Unlike T4, L3 muscle index values can be compared with published cut‐off values for sarcopenia. Overall rates of sarcopenia were uniformly higher in the HCT population than in age‐matched and sex‐matched patients with solid tumours [alloHCT ♂64.7% vs. solid tumour ♂56.6% ( P &lt; 0.001); alloHCT ♀57.6% vs. solid tumour ♀36.0% ( P &lt; 0.001)]. Significant but moderate correlations ( P &lt; 0.001) were found for muscle area and radiodensity between L3 and T4, for both men and women; adipose tissue quantity also correlated significantly ( P &lt; 0.001) between L3 and T4 for both men and women. Conclusions Lumbar or thoracic CT images are useful for body composition assessment in this population and reveal high rates of sarcopenia, similar to those reported in very elderly patients. Reduced muscle mass and radiodensity associate with impaired FEV 1 even after adjustment for clinical covariables including co‐morbidities, performance status, disease risk, and mild intrinsic pulmonary disease (chronic obstructive pulmonary disease) defined by spirometry.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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