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Enregistrement W4281396926 · doi:10.1002/rco2.63

Psoas muscle measurement as a marker of sarcopenia predicts risk of Grade 4 or 5 baseline chronic kidney disease and its progression

2022· article· en· W4281396926 sur OpenAlexaff
Davine Yang, Sameena Iqbal, Khashayar Rafatzand, Celena Scheede‐Bergdahl

Notice bibliographique

RevueJCSM Rapid Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaMedicineInternal medicineRenal functionKidney diseasePercentileNephrologyProteinuriaBody mass indexCohortUrologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Psoas muscle area (PMA) has recently been found to be an appropriate surrogate for whole‐body skeletal muscle mass and a measure of sarcopenia. Sarcopenia, which includes a decreased muscle mass and correlated with physical disability, morbidity, and mortality, is prevalent in and has deleterious consequences for patients with chronic kidney disease (CKD). The current study investigates the association of PMA, as a marker of sarcopenia, with baseline kidney function and CKD progression. Methods A retrospective cohort study was conducted in a community hospital nephrology clinic setting. For this study, sarcopenia was defined as standardized PMA measured at the L3 level either as below 25th percentile or below the median. Progression of CKD was measured by estimated glomerular filtration rate (eGFR) decline rate and change in proteinuria. To assess sarcopenia as a predictor of baseline CKD Grade 4 or 5, a multivariate logistic regression model was applied using standardized PMA < 25th percentile. To assess sarcopenia as a predictor for eGFR slope, a multivariate generalized linear model was applied using PMA < median. Results Among the 230 patients studied, the median age was 74 (31–92) years, 56.52% (130/230) were male patients, and the majority was Caucasian 62.61% (144/230). The body mass index classes of <18.5, 18.5–24.9, 25.0–29.9, and >29.9 kg/m2 were categorized by 4.8% (11/229), 24.89% (57/229), 33.19% (76/229), and 37.12% (85/229), respectively. Sarcopenia as a predictor of baseline CKD Grade 4 or 5 had an unadjusted odds ratio of 1.46 (0.87–2.63) and an adjusted odds ratio of 2.45 (1.13–5.31). Sarcopenia as a predictor for eGFR slope had an unadjusted odds ratio of 1.01 (1.00–1.04) and an adjusted odds ratio 1.03 (1.00–1.05). Conclusions Sarcopenia, as measured by PMA, predicts a significant risk of more severe baseline CKD grade and progression. Future studies should examine sex‐specific muscle mass tools as a predictor of renal function to create more targeted interventions.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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