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Enregistrement W4390013839 · doi:10.4081/aiua.2023.11869

Relation between myostatin levels and malnutrition and muscle wasting in hemodialysis patients

2023· article· en· W4390013839 sur OpenAlexaff
Amal H. Ibrahim, Sammar Ahmed Kasim, A Ezzat, Noha E. Ibrahim, Donia Ahmed Hassan, Amira Sh. Ibrahim, Tamer A. Abouelgreed, Ehab M. Abdo, Naglaa M. Aboelsoud, Nermeen M. Abdelmonem, Mohammad Thabet Alnajem, Ahmed A. Aboomar

Notice bibliographique

RevueArchivio Italiano di Urologia e Andrologia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastingMyostatinMalnutritionMedicineHemodialysisInternal medicineSarcopeniaWasting SyndromeCase-control studyGastroenterologySkeletal muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Malnutrition is one of the most troublesome comorbidities among hemodialysis patients (HD). Myostatin (MSTN) belongs to the transforming growth factor-β superfamily. In HD patients, MSTN effects are not limited to skeletal muscle growth. The present study aimed to assess MSTN levels in HD patients and its relation to various clinical and biochemical parameters. PATIENTS AND METHODS: The present case control study included 60 patients on HD for at least three years. In addition, there were age and sex-matched healthy subjects who constitutes the control group. Nutritional status was evaluated using the malnutrition inflammation score (MIS). Muscle wasting in the present study was evaluated using the lean tissue index (LTI) as assessed by the body composition monitor (BCM). Rectus Femoris Muscle (RFM) thickness was also measured as indicator for nutritional status of patient. RESULTS: The present study included 60 HD patients, and ageand sex-matched healthy controls. Patients expressed significantly higher myostatin levels when compared to controls [median (IQR): 221.3 (153.5-688.2) versus 144.8 (97.0-281.7), p < 0.001]. According to MIS, patients were classified into those with no/mild malnutrition (n = 22) and others with moderate/severe malnutrition (n = 38). Comparison between the two subgroups revealed that the former group had significantly lower myostatin levels [167.7 (150.3-236.3) versus 341.7 (160.9-955.9), p = 0.004]. According to LTI, patients were classified into those with muscle wasting (n = 23) and others without muscle wasting (n = 37). Comparative analysis showed that patients in the former group had significantly higher myostatin levels [775.1 (325.1-2133.7) versus 161.8 (142.6-302.3), p < 0.001]. CONCLUSIONS: Myostatin seems to be a promising marker for identification of malnutrition and muscle wasting in HD patients.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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