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Enregistrement W4220804569 · doi:10.1186/s12877-022-02925-8

Serum creatinine/cystatin C ratio as a screening tool for sarcopenia and prognostic indicator for patients with esophageal cancer

2022· article· en· W4220804569 sur OpenAlexaff
Chao Zheng, Ellen Wang, Jiangshan Li, Kai Xie, Chao Luo, Qiyue Ge, Liwen Hu, Yi Shen

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineSarcopeniaInternal medicineHazard ratioNational Health and Nutrition Examination SurveyConfidence intervalOdds ratioCreatinineBody mass indexCystatin CEsophageal cancerEsophagectomyProportional hazards modelLogistic regressionCancerGastroenterologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Sarcopenia is associated with poor clinical outcomes of patients who underwent esophagectomy. The current diagnostic criteria for sarcopenia are complex and laborious. We aimed to employ the simple and economic indicator sarcopenia index (SI = creatinine/cystatin C ×100) to screen for sarcopenia and to evaluate its prognostic value in patients with esophageal cancer (EC). METHODS: Older participants in the National health and nutrition examination survey (NHANES) database (1999-2002) were divided into three groups according to tertiles of the SI value to explore the feasibility of SI in the diagnosis of sarcopenia. Restricted cubic spline (RCS) was utilized to show the non-linear relationship between all-cause mortality and SI. Patients with EC admitted to Jinling Hospital were enrolled to validate the efficacy and prognostic value of SI. Cut-off values of SI were determined using receiver operating characteristic curves. Multivariable logistic analyses and Cox analyses were used to identify the independent factors of postoperative complications and long-term survival, respectively. RESULTS: A total of 989 participants were identified from the NHANES database. SI showed the diagnostic value of sarcopenia (tertile 1 vs. tertile 3: odds ratio [OR]=3.67, 95% confidence interval [CI]: 1.52-8.87, p=0.004; tertile 2 vs. tertile 3: OR=1.79, 95% CI: 0.75-4.28, p=0.191) adjusted for race, gender, and body mass index (BMI). Individuals with SI ≤ 68 had a poorer overall survival (OS) (hazard ratio [HR]=2.14, 95% CI: 1.71-2.68, p<0.001), and the RCS plot showed that the all-cause mortality risk gradually decreased with the increase in SI. Then, 203 patients with EC were enrolled, of which 76 patients were diagnosed with sarcopenia. There was a linear correlation between SI and skeletal muscle index and prealbumin, indicating that SI was reliable for diagnosing sarcopenia. Patients in the high sarcopenia risk group (Male: SI < 62; Female: SI < 55) showed a higher incidence of complications (OR=3.50, 95% CI: 1.85-6.61, p<0.001) and poorer long-term survival (HR=2.62, 95% CI: 1.02-6.77, p=0.046). CONCLUSION: SI could be used to identify sarcopenia in patients with EC, and it is a useful prognostic factor of postoperative complications and long-term survival.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations85
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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