Skeletal muscle index by CT correlates with kinetic growth and resectability after PVE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Techniques to increase the future liver remnant (FLR) prior to resection expand resectability of borderline resectable liver tumors. After portal vein embolization (PVE), only 60-70% of resections are feasible. Liver growth after PVE has been shown to be impacted by age, cirrhosis, diabetes and cholestasis. Malnutrition is associated with a smaller total liver volume and worse outcomes after liver resection. Skeletal muscle index (SMI) is an objective measure of malnutrition obtained from cross-sectional imaging. Aim This study investigates, if a low SMI predicts a low KGR after PVE and thereby reduces feasibility of resection. Methods All patients requiring PVE and planned for liver surgery were retrospectively analysed at 6 international centers in the DRAGON collaborative between 2010 and 2019. MRI and CT scans were used to assess liver volumetry and SMI was measured at the third lumbar vertebrae (L3) on pre-operative scans using the software OsiriX MD, Version 11.0.2. Total liver volume was calculated by Vauthey’s formula to assess standardized FLR (sFLR). Factors with impact on KGR were assessed and a multi-variate analysis was performed using stepwise regression. Results Two hundred and ninety-three patients underwent PVE and were planned for liver surgery. Overall 254 patients (87%) were included in the analysis. Mean age was 63 years. Gender distribution was 107:147 (m:f). After a median of 27 days (IQR 21-31) the sFLR1 increases from 21% (IQR 16-27) to a sFLR2 of 30% (IQR 23-40). Median degree of hypertrophy was 41 (IQR 24-66) and median KGR was 2.02 (IQR 1.2-3.5). SMI correlates with KGR (p = 0.01). In a multi-variate analysis, pre-operative creatinine elevation and low SMI are the significant risk factors for a low KGR. Patients with a SMI of more than 41.5 cm 2 /m 2 had a higher chance undergoing resection (90% vs. 72%, p < 0.001). Conclusion Of the known factors impacting on KGR, low SMI and renal dysfunction correlate with KGR and predict resectability. A prospective study is needed to analyse if nutritional intervention improves resectability of patients with borderline resectable liver tumors. Publication History Article published online: 08 September 2020 © Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».