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Enregistrement W4306168070 · doi:10.1177/14799731221133387

Computed tomography-based body composition measures in COPD and their association with clinical outcomes: A systematic review

2022· review· en· W4306168070 sur OpenAlexaff
John M Nicholson, Camila E. Orsso, Sahar Nourouzpour, Brenawen Elangeswaran, Karan Chohan, Ani Orchanian‐Cheff, Lee Fidler, Sunita Mathur, Dmitry Rozenberg

Notice bibliographique

RevueChronic Respiratory Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of AlbertaQueen's UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDComputed tomographyAssociation (psychology)Intensive care medicineInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Computed tomography (CT) is commonly utilized in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) for lung cancer screening and emphysema characterization. Computed tomography-morphometric analysis of body composition (muscle mass and adiposity) has gained increased recognition as a marker of disease severity and prognosis. This systematic review aimed to describe the CT-methodology used to assess body composition and identify the association of body composition measures and disease severity, health-related quality of life (HRQL), cardiometabolic risk factors, respiratory exacerbations, and survival in patients with COPD. Methods Six databases were searched (inception-September 2021) for studies evaluating adult COPD patients using thoracic or abdominal CT-muscle or adiposity body composition measures. The systematic review was conducted in accordance with the PRISMA guidelines. Results Twenty eight articles were included with 15,431 COPD patients, across all GOLD stages with 77% males, age range (mean/median 59–78 years), and BMI range 19.8–29.3 kg/m 2 . There was heterogeneity in assessment of muscle mass and adiposity using thoracic ( n = 22) and abdominal ( n = 8) CT-scans, capturing different muscle groups, anatomic locations, and adiposity compartments (visceral, subcutaneous, and epicardial). Low muscle mass and increased adiposity were associated with increased COPD severity measures (lung function, exercise capacity, dyspnea) and lower HRQL, but were not consistent across studies. Increased visceral adiposity ( n = 6) was associated with cardiovascular disease or risk factors (hypertension, hyperlipidemia, and diabetes). Low muscle CSA was prognostic of respiratory exacerbations or mortality in three of six studies, whereas the relationship with increased intermuscular adiposity and greater mortality was only observed in one of three studies. Conclusion There was significant variability in CT-body composition measures. In several studies, low muscle mass was associated with increased disease severity and lower HRQL, whereas adiposity with cardiovascular disease/risk factors. Given the heterogeneity in body composition measures and clinical outcomes, the prognostic utility of CT-body composition in COPD requires further study.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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