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Enregistrement W4294921090 · doi:10.1002/jcsm.13071

Impact of body composition and genotype on haemodynamics during surgery for pheochromocytoma and paraganglioma

2022· article· en· W4294921090 sur OpenAlexaff
Yingxian Pang, Minghao Li, Jingjing Jiang, Xiang Chen, Yan Fu, Cikui Wang, Yao He, Yuanzhe Zhao, Yong Wang, Xiao Guan, Liang Zhang, Xiaowen Xu, Yu Gan, Yalin Liu, Yaoling Xie, Tingyuan Tang, Jing Wang, Bin Xie, Zhihao Liang, Danlei Chen, Haipeng Liu, Changyong Chen, Graeme Eisenhofer, Longfei Liu, Xiaoping Yi, Bihong T. Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesInnovation-Driven Project of Central South UniversityChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Hunan ProvinceFundamental Research Funds for Central Universities of the Central South UniversityHunan Provincial Innovation Foundation for PostgraduateNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineParagangliomaHemodynamicsPheochromocytomaOdds ratioBody mass indexInternal medicineConfidence intervalSarcopeniaEndocrinologySurgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maintaining intraoperative haemodynamic stability can reduce cardiovascular complications during surgery for pheochromocytoma and paraganglioma (PPGL). Risk factors such as tumour size and catecholamine levels are reported to predict haemodynamic responses during surgery for PPGL. We hypothesized that additional factors including body composition and genetic information could further improve prediction. METHODS: Consecutive patients with PPGL confirmed by surgical pathology between June 2010 and June 2019 were retrospectively included. Cross-sectional computed tomography images at the L3 level were used to assess body composition parameters including skeletal muscle area and visceral fat area. Next-generation sequencing was performed using a panel containing susceptibility genes of PPGL. Differences in clinical-genetic characteristics and body composition parameters were analysed and compared in patients with and without intraoperative haemodynamic instability (HDI). RESULTS: We included 221 patients with PPGL (median age 47 [38-56] years, and 52% male). Among them, 49.8% had Cluster 2 mutations (related to kinase signalling pathways), 44.8% had sarcopenia, and 52.9% experienced intraoperative HDI. Compared with patients without HDI, more patients with HDI had Cluster 2 mutations (59.8% vs. 38.5%, P = 0.002) and less had sarcopenia (35.9% vs. 54.8%, P = 0.005). Multivariate analysis showed that urine vanillylmandelic acid ≥ 58 μmol/day (adjusted odds ratio [OR] = 1.840, 95% confidence interval [CI] = 1.012-3.347, P = 0.046), tumour size ≥ 4 cm (adjusted OR = 2.278, 95% CI = 1.242-4.180, P = 0.008), and Cluster 2 mutations (adjusted OR = 2.199, 95% CI = 1.128-4.285, P = 0.021) were independent risk factors for intraoperative HDI, while sarcopenia (adjusted OR = 0.475, 95% CI = 0.266-0.846, P = 0.012) decreased the risk. CONCLUSIONS: Body composition and genotype were associated with intraoperative haemodynamics in patients with PPGL. Our results indicated that inclusion of body composition and genotype in the overall assessment of patients with PPGL helped to predict HDI during surgery, which could assist in implementing preoperative and intraoperative measures to reduce perioperative complications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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