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Enregistrement W3113618799 · doi:10.1093/gerona/glaa317

Association of Paraspinal Muscle Measurements on Chest Computed Tomography With Clinical Outcomes in Patients With Severe Coronavirus Disease 2019

2020· article· en· W3113618799 sur OpenAlexaff
Zhichao Feng, Huafei Zhao, Wendi Kang, Qin Liu, Jianzhen Wu, Nicola Luigi Bragazzi, Xiaoqian Ma, Wei Wang, Pengfei Rong

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesXiangya Hospital, Central South UniversityCentral South UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputed tomographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Disease2019-20 coronavirus outbreakCoronavirusRadiologyInternal medicinePathologyInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Skeletal muscle depletion is common in old adults and individuals with chronic comorbidities, who have an increased risk of developing severe coronavirus disease 2019 (COVID-19), which is defined by hypoxia requiring supplemental oxygen. This study aimed to determine the association between skeletal muscle depletion and clinical outcomes in patients with severe COVID-19. METHODS: One hundred and sixteen patients with severe COVID-19 who underwent chest computed tomography scan on admission were included in this multicenter, retrospective study. Paraspinal muscle index (PMI) and radiodensity (PMD) were measured using computed tomography images. The primary composite outcome was the occurrence of critical illness (respiratory failure requiring mechanical ventilation, shock, or intensive care unit admission) or death, and the secondary outcomes were the duration of viral shedding and pulmonary fibrosis in the early rehabilitation phase. Logistic regression and Cox proportional hazards models were employed to evaluate the associations. RESULTS: The primary composite outcome occurred in 48 (41.4%) patients, who were older and had lower PMD (both p < .05). Higher PMD was associated with reduced risk of critical illness or death in a fully adjusted model overall (odds ratio [OR] per standard deviation [SD] increment: 0.87, 95% confidence interval [CI]: 0.80-0.95; p = .002) and in female patients (OR per SD increment: 0.71, 95% CI: 0.56-0.91; p = .006), although the effect was not statistically significant in male patients (p = .202). Higher PMD (hazard ratio [HR] per SD increment: 1.08, 95% CI: 1.02-1.14; p = .008) was associated with shorter duration of viral shedding among female survivors. However, no significant association was found between PMD and pulmonary fibrosis in the early rehabilitation phase, or between PMI and any outcome in both men and women. CONCLUSIONS: Higher PMD, a proxy measure of lower muscle fat deposition, was associated with a reduced risk of disease deterioration and decreased likelihood of prolonged viral shedding among female patients with severe COVID-19.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,284 · 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'admission1
Résumé présentoui

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