Sarcopenia HIBA score predicts sarcopenia and mortality in patients on the liver transplant waiting list
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia is a prevalent condition that predicts prognosis in patients awaiting liver transplantation (LT). The gold standard for the diagnosis of sarcopenia is the assessment of the muscular area at L3 with computed tomography (CT) scan (skeletal muscle index [SMI]), but the routine use of CT scan is limited in clinical practice. Thus, we designed a single-center observational study aimed to evaluate the clinical factors associated with the presence of sarcopenia by SMI, and to build a score capable of predicting or excluding the presence of sarcopenia in patients on the LT waiting list (WL). Binary logistic regression analysis was performed to establish the factors independently associated with sarcopenia, and the Sarcopenia Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) score was built from the resulting model after internal validation analysis by bootstrapping and correction for optimism. The predictive capability of mortality on the WL was evaluated with competing risk regression analysis. A total of 215 patients with cirrhosis on the LT WL were included. The independent factors associated with the presence of sarcopenia were male sex (odds ratio [OR]: 6.09, p < 0.001), body mass index (OR: 0.74, p < 0.001), Child Pugh (OR: 1.44, p < 0.001), and the ratio creatinine/Cystatin C (OR: 0.03, p = 0.007). The Sarcopenia HIBA score constructed with these variables showed an area under the curve of 0.862. During follow-up, 77 (36%) patients underwent LT, 46 (21%) died, and 92 (43%) remained alive. After adjusting for Model for End-Stage Liver Disease-Sodium, Sarcopenia HIBA score was an independent predictor of WL mortality (subhazard ratio: 1.19; 95% confidence interval 1.01-1.40; p = 0.042). Sarcopenia HIBA score is an easy-to-use, objective, and reliable diagnostic and predictive tool that can be useful to improve the prognostic evaluation and allow identifying a group of patients with a higher risk of death while awaiting LT.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».