Plenary and Parallel Sessions (Abstracts 1–258)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Sarcopenia is a life-threatening complication of cirrhosis, associated with higher waitlist mortality (WLM) .Despite an association between muscle mass and outcomes in liver transplant (LT) candidates, no definition of sarcopenia in this population exists .We sought to determine the optimal definition of sarcopenia in ESLD patients awaiting LT .METHODS Subjects Multi-center study from 5 North American centers .Included were all adult patients newly listed for liver transplant from 1/1/12-12/31/12 with an abdominal CT scan within 3 months of listing .Measurements of muscle mass CT scans were read by 2 individuals with interobserver agreement of 98% .Total cross-sectional area (cm 2 ) of abdominal skeletal muscles at L3 was obtained, including psoas, paraspinal, and abdominal wall muscles .Using image analysis software, the cross-sectional area of these muscles was semi-automatically measured .Skeletal muscle index (SMI) calculated as: SMI (cm 2 /m 2 ) = (total abdominal skeletal muscle area in cm 2 ) / (height in meters) 2 Statistical analysis The primary outcome was WLM, defined as death prior to LT or delisting for clinical deterioration .Patients were censored at the time of LT or removal from the waitlist for nonclinical reasons .Associations between SMI and mortality were assessed using competing risks regression .Significant variables in univariable analysis were entered into a stepwise backwards regression model .Optimal stratification with Cox regression was used to identify potential cut-offs to define sarcopenia .RESULTS In 396 patients: median age 58, 70% male, and median MELD 15 .Majority were Caucasian (71%), with racial diversity: 11% Hispanic, 8% Asian and 5% Black .39% had HCC .Overall median SMI was 47 .6cm 2 /m 2 (IQR 41 .8-53.6):50 .0(44 .2-55.2) in men and 42 .0(36 .1-46.7) in women .At a median of 8 .8months (3-21 .7) of follow-up, 25% of men and 36% of women had WLM .Those with WLM had significantly lower SMI (45 .6 vs 48 .5, p<0 .001) .In univariable analysis, SMI was strongly associated with WLM (HR 0 .95,p<0 .001),remaining significant (0 .95, p<0 .0001)after adjustment for black race and HCC .Optimal stratification yielded an SMI cut-off of 49 (men) and 39 (women) .Of 277 men, 45% had SMI < 49 with 78% increased risk of WLM (logrank p=0 .009) .Of 119 women, 33% had SMI < 39 with 343% increased risk of WLM (logrank p<0 .001) .CONCLUSIONS Our multicenter study is the first to provide an evidence-based definition of sarcopenia in ESLD .We propose that SMI of <49 cm 2 /m 2 in men and <39 cm 2 /m 2 in women should define sarcopenia in patients with ESLD awaiting LT .A standardized definition is essential to advance understanding of this devastating complication .
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,517 | 0,310 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».