Sarcopenia in systemic sclerosis: prevalence and impact—a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This review aims to provide an estimate of sarcopenia prevalence and its impact on clinical characteristics in patients with systemic sclerosis (SSc). DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Embase, Medline, Web of Science and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were systemically searched from inception to 24 May 2023. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: We included observational studies that reported the prevalence of sarcopenia in patients with SSc. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers independently performed study selection and data extraction using standardised methods. Risk of bias was assessed using the Agency for Healthcare Research and Quality Scale and the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was conducted using random effects models. RESULTS: A total of 4583 articles were screened and 9 studies with data from 815 patients were included in the analysis (8 cross-sectional studies and 1 retrospective cohort study). The overall prevalence of sarcopenia in patients with SSc was 22% (95% CI 17% to 28%). Patients with SSc with sarcopenia had a poorer quality of life (mean difference -12.02; 95% CI -19.11 to -4.93) and higher C reactive protein (CRP) levels (standardised mean difference 0.67; 95% CI 0.35 to 1.00). CONCLUSIONS: Sarcopenia is common in patients with SSc. Patients with SSc with sarcopenia had a worse quality of life and higher CRP levels, based on our findings. Given the detrimental impact of sarcopenia on quality of life, future efforts aimed at early identification of sarcopenia in the clinical assessment of patients with SSc may have significance. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022368326.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».