Computed Tomography Measurements of Sarcopenia Predict Length of Stay in Older Burn Patients
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia and frailty are associated with aging. In older burn patients, frailty has been associated with mortality and discharge disposition, but sarcopenia has not been examined. This study aims to investigate the relationship between frailty and computed tomography (CT)-derived sarcopenia with length of stay and mortality in older burn patients. Burn patients ≥60 years old admitted between 2008 and 2017 who had chest or abdomen CT scans within 1 week of admission were evaluated. Frailty was assessed using the Canadian Study of Health and Aging Clinical Frailty Scale (CFS). Sarcopenia was assessed on CT exams by measuring skeletal muscle index (SMI) of paraspinal muscles at T12 and all skeletal muscles at L3. The relationship between frailty scores and SMI with length of stay (LOS) and mortality was determined using logistic regression. Eighty-three patients (59 men; mean age 70.2 ± 8.5 years) had chest (n = 50) or abdomen (n = 60) CT scans. Mean TBSA = 14.3 ± 14.0%, LOS = 25.8 ± 21.3 days, CFS = 4.36 ± 0.99. Sixteen patients (19.3%) died while in the hospital. CT-derived measurement of SMI at T12 was significantly associated with LOS (P < .05), but not with mortality (P = .561). CT-derived metrics at L3 were not significantly associated with outcomes. CFS was not associated with LOS (P = .836) or mortality (P = .554). In older burn patients, low SMI of the paraspinal muscles at T12 was associated with longer LOS.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».