Body composition parameters in systemic sclerosis—a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this systematic review and meta-analysis was to summarize current evidence regarding body composition (BC) in SSc in order to gain new insights and improve clinical care in the context of the nutritional status of SSc patients. METHODS: The databases Web of Science, PubMed, Scopus and Cochrane Library were searched on 4 January 2023. Studies were included if they provided data regarding BC obtained by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) or bioelectrical impedance analysis (BIA) in patients with SSc and healthy controls (HC). The study design criteria for inclusion were cohort and observational studies. The risk of bias assessment was performed using the Newcastle-Ottawa scale. For meta-analysis, mean difference with a 95% confidence interval was obtained and all results were depicted as forest plots. RESULTS: The number of retrieved publications was 593, of which nine were included in a random-effects meta-analysis totalling 489 SSc patients and 404 HC. Overall, significantly lower body mass index, lean mass (LM), fat mass (FM) and phase angle values were found in SSc patients when compared with HC. Furthermore, FM and LM were significantly lower in SSc patients when the DXA method was applied, whereas the same parameters were comparable between two groups of participants when BIA was applied. CONCLUSION: Altered BC is characteristic of SSc patients indicating the need for regular nutritional status assessment in order to improve the quality of life and clinical care of patients with SSc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».