Feasibility of Serial Ultrasound Measurements of the Rectus Femoris Muscle Area to Assess Muscle Loss in Patients Awaiting Liver Transplantation in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background. End-stage liver disease (ESLD) patients requiring intensive care unit (ICU) care before liver transplantation (LT) often experience significant muscle mass loss, which has been associated with mortality. In this exploratory study, we primarily aimed to assess the feasibility of serial ultrasound (US) rectus femoris muscle area (RFMA) measurements for the evaluation of progressive muscle loss in ICU-bound potential LT candidates and describe the rate of muscle loss as assessed by sequential US RFMA measurements. Secondarily, we sought to identify patient characteristics associated with muscle loss and determine how muscle loss is associated with survival. Methods. We prospectively enrolled 50 ESLD adults (≥18 y old) undergoing evaluation for LT candidacy in the ICU. A baseline computed tomography measurement of psoas muscle area (PMA) and serial bedside US measurements of RFMA were obtained. The associations between patient characteristics, PMA, RFMA, ICU stay, and survival were analyzed. Results. Rapid decline in muscle mass by RFMA measurements was ubiquitously present and correlated to baseline PMA and length of ICU stay. RFMA normalized by body surface area decreased by 0.013 cm 2 /m 2 (95% confidence interval, 0.010-0.016; P < 0.001) for each day in the ICU. Decreased RFMA normalized by body surface area was associated with poor overall survival (adjusted hazard ratio, 0.42; 95% confidence interval, 0.18-0.99; P = 0.047). Conclusions. In this exploratory, prospective study, serial US RFMA measurements in ESLD patients in the ICU are feasible, demonstrate progressive time-dependent muscle loss, and are associated with mortality. Further large-scale assessment of this modality compared with static PMA or performance-based dynamic assessments should be performed.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».