Fat-Free Mass Index Controlled for Age and Sex and Malnutrition Are Predictors of Survival in Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Literature focusing on nutritional variables and survival in interstitial lung disease (ILD) is limited by its focus on weight and BMI and has not considered body composition. OBJECTIVES: The primary objective of this study was to examine whether body composition measures, specifically fat-free mass index z-score (z-FFMI) and body fat mass index z-score (z-BFMI), were predictors of survival in fibrotic ILD patients. The second objective was to examine if nutrition status was a predictor of survival. METHOD: Seventy-eight outpatients diagnosed with fibrotic ILD were recruited in this cross-sectional study. Body composition data using dual frequency bioelectrical impedance analysis (BodyStat 1500MD; UK) and nutrition status using the subjective global assessment (SGA) were determined. To control for age and sex, z-FFMI and z-BFMI were calculated using population means. Participant charts were reviewed for diagnosis, age, disease severity, and exercise capacity. RESULTS: Age (HR 1.08, 95% CI [1.03-1.13], p < 0.01), BMI (HR 0.90, 95% CI [0.84-0.97], p < 0.01]), z-FFMI (HR 0.70, 95% CI [0.56-0.87], p = 0.02), z-BFMI (HR 0.74, 95% CI [0.57-0.96], p < 0.01), 6-min walk distance (6MWD) (HR 0.99, 95% CI [0.99-1.00], p < 0.01), percent predicted diffusing capacity for carbon monoxide (%DLco) (HR 0.93, 95% CI [0.89-0.97], p < 0.01), and severe malnutrition (SGA-C) (HR 6.98, 95% CI [2.00-24.27], p < 0.01) were significant predictors of survival. When controlled for exercise capacity and disease severity, z-FFMI and severe malnutrition were significant predictors of survival independent of %DLco. CONCLUSION: z-FFMI and severe malnutrition were significant predictors of survival in fibrotic ILD patients independent of disease severity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».