Association between Neurologic Outcomes and Changes of Muscle Mass Measured by Brain Computed Tomography in Neurocritically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate whether skeletal muscle mass estimated via brain computed tomography (CT) could predict neurological outcomes in neurocritically ill patients. This is a retrospective, single-center study. Adult patients admitted to the neurosurgical intensive care unit (ICU) from January 2010 to September 2019 were eligible. Cross-sectional areas of paravertebral muscles at the first cervical vertebra level (C1-CSA) and temporalis muscle thickness (TMT) on brain CT were measured to evaluate skeletal muscle mass. The primary outcome was the Glasgow Outcome Scale score at 3 months. Among 189 patients, 81 (42.9%) patients had favorable neurologic outcomes. Initial and follow-up TMT values were higher in patients with favorable neurologic outcomes compared to those with poor outcomes (p = 0.003 and p = 0.001, respectively). The initial C1-CSA/body surface area was greater in patients with poor neurological outcomes than in those with favorable outcomes (p = 0.029). In multivariable analysis, changes of C1-CSA and TMT were significantly associated with poor neurological outcomes. The risk of poor neurologic outcome was especially proportional to changes of C1-CSA and TMT. The follow-up skeletal muscle mass measured via brain CT at the first week from ICU admission may help predict poor neurological outcomes in neurocritically ill patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».