Frailty Predicting Health-Related Quality of Life Trajectories in Individuals with Sarcopenia in Liver Cirrhosis: Finding from BCAAS Study
Notice bibliographique
Résumé
The association between frailty and health-related quality of life (HRQoL) among Asian patients with liver cirrhosis and sarcopenia remains largely unexplored. To address this knowledge gap, we conducted a cross-sectional study involving individuals aged 32 to 69 years, all diagnosed with liver cirrhosis. The chronic liver disease questionnaire (CLDQ) was used to assess HR-QoL, the CLDQ score was used as an outcome to measure the factors related to HR-QoL, and the liver frailty index (LFI) was used to assess the frailty status. The association between the frailty status and the CLDQ summary scales was investigated using the correlation coefficient and multiple regression analyses. A total of 138 patients in the frail (n = 62) and non-frail (n = 76) groups with (alcohol: 97; viral: 24; autoimmune: 17; and cryptogenic: 12) were included in the study. Age, CTP score, and model for end-stage liver disease (MELD) sodium were significantly higher in the frail group. In the CLDQ domains, there was a significant difference between the frail and non-frail groups (p value = 0.001). In health-related quality-of-life summary measures, there was a strong negative correlation between frailty and the scores for activities, emotional function, and fatigue (p value = 0.001). When comparing frail to non-frail patients, these characteristics demonstrated significantly increased odds as indicated by their adjusted odds ratios: OR 3.339 (p value = 0.013), OR 3.998 (p value = 0.006), and OR 4.626 (p value = 0.002), respectively.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».