Prevalence and predictive value of sarcopenia in hospitalized patients with ischemic colitis
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic colitis (IC) and sarcopenia are associated with aging and multiple comorbidities. We aimed to investigate the prevalence and predictive role of sarcopenia in patients with IC. We retrospectively analyzed 225 hospitalized patients (median age, 72 years; women, 67.1%; severe IC, 34.2%) who were diagnosed with IC between January 2007 and February 2022. Sarcopenia was defined as the skeletal muscle index at the third lumbar vertebra determined by computed tomography. It was present in 49.3% (n = 111) of the patients and was significantly associated with severe IC compared to those without sarcopenia (48.6% vs. 20.2%, P < 0.001). Sarcopenia was associated with extended hospitalization (median: 8 vs. 6 days, P < 0.001) and fasting periods (4 vs. 3 days, P = 0.004), as well as prolonged antibiotic use (9 vs. 7 days, P = 0.039). Sarcopenia was linked to a higher risk of surgery or mortality (9.0% vs. 0%, P = 0.001) and independently predicted this outcome (odds ratio [OR], 11.17; 95% confidence interval [CI], 1.24‒1467.65, P = 0.027). It was prevalent among hospitalized patients with IC, potentially indicating severe IC and a worse prognosis. This underscores the importance of meticulous monitoring, immediate medical intervention, and timely surgical consideration.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».