Malnutrition defined by GLIM criteria identifies a higher incidence of malnutrition and is associated with pulmonary complications after oesophagogastric cancer surgery, compared to ICD‐10‐defined malnutrition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: Low muscle mass, measured using computed tomography (CT), is associated with poor surgical outcomes. We aimed to include CT-muscle mass in malnutrition diagnosis using the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria, compare it to the International Classification of Diseases 10th Revision (ICD-10) criteria, and assess the impact on postoperative outcomes after oesophagogastric (OG) cancer surgery. METHODS: One hundred and eight patients who underwent radical OG cancer surgery and had preoperative abdominal CT imaging were included. GLIM and ICD-10 malnutrition data were assessed against complication and survival outcomes. Low CT-muscle mass was determined using predefined cut-points. RESULTS: GLIM-defined malnutrition prevalence was significantly higher than ICD-10-malnutrition (72.2% vs. 40.7%, p < 0.001). Of the 78 patients with GLIM-defined malnutrition, low muscle mass (84.6%) was the predominant phenotypic criterion. GLIM-defined malnutrition was associated with pneumonia (26.9% vs. 6.7%, p = 0.010) and pleural effusions (12.8% vs. 0%, p = 0.029). Postoperative complications did not correlate with ICD-10 malnutrition. Severe GLIM (HR: 2.51, p = 0.014) and ICD-10 (HR: 2.15, p = 0.039) malnutrition were independently associated with poorer 5-year survival. CONCLUSIONS: GLIM criteria appear to identify more malnourished patients and more closely relate to surgical risk than ICD-10 malnutrition, likely due to incorporating objective muscle mass assessment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».