Phase Angle but Not Psoas Muscle Predicts Nutritional Risk and Prognosis in Males with Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite those with hepatocellular carcinoma (HCC) being at increased risk of malnutrition, there is a notable absence of practical approaches for nutritional assessment in clinical practice. We investigated the usefulness of phase angle (PhA) and Total Psoas Area Index (TPAI) for indicating nutritional risk and HCC prognosis. Weight, height, body mass index (BMI), adductor pollicis muscle thickness (APMT), and handgrip strength (HGS) were assessed. The Nutritional Risk Index (NRI) was calculated. Body composition was assessed using bioimpedance spectroscopy and magnetic resonance imaging. The Child-Turcotte-Pugh (CTP) score and Barcelona-Clinic Liver Cancer (BCLC) classification determined the prognosis. Fifty-one males with HCC were enrolled (CTP C = 11.8%). PhA showed a moderate positive correlation with APMT (r = 0.450; p < 0.001) and HGS (r = 0.418; p = 0.002) and a weak positive correlation with TPAI (r = 0.332; p = 0.021). PhA had a strong positive correlation with NRI (r = 0.614; p < 0.001). Mean PhA values were significantly different according to disease severity (CTP C p = 0.001, and BCLC D p = 0.053). TPAI had no significant correlation with HGS, CTP, or BCLC. PhA was a superior approach for predicting nutritional risk and prognosis in HCC than TPAI. Lower PhA is associated with disease progression, lower muscle mass and function, greater severity of nutritional risk, and increased mortality in HCC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».