MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3080666533 · doi:10.1093/jbcr/iraa149

Computed Tomography Measurements of Sarcopenia Predict Length of Stay in Older Burn Patients

2020· article· en· W3080666533 sur OpenAlexaboutno aff
Kathleen S Romanowski, Praman Fuanga, Leon Lenchik, Tina L. Palmieri, Robert D. Boutin

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of California, DavisNational Institutes of HealthUniversity of California
Mots-clésMedicineSarcopeniaComputed tomographyEmergency medicinePhysical medicine and rehabilitationRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207