Ultrasound for skeletal muscle assessment in surgical oncology: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skeletal muscle wasting in cancer patients is associated with adverse outcomes. Ultrasound offers a non-invasive muscle assessment, but no previous review has focused on its application during perioperative period. This scoping review aims to map the current literature on the ultrasound use for skeletal muscle assessment in cancer patients during the perioperative period and identify knowledge gaps for future research. METHODS: A systematic literature search was conducted in the Cochrane Central Register of Controlled Trials, the Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, Medline, and Web of Science. Two independent reviewers screened studies for eligibility and extracted relevant data, including study characteristics, population, ultrasound protocols, and outcomes. Inclusion criteria were primary studies involving adults undergoing cancer surgery with ultrasound used for skeletal muscle assessment during the perioperative period. RESULTS: Thirteen studies were included. The majority assessed quantitative parameters, with the rectus femoris muscle being the most evaluated. Muscle thickness and cross-sectional area were the most frequently reported parameters. Studies validated ultrasound parameters against established tools and clinical indicators, including sarcopenia, frailty, muscle strength, and biomarker. Ultrasound was also used to predict postoperative outcomes and assess perioperative interventions. However, variability in ultrasound protocols highlights the need for standardized practices, and the lack of consensus on cutoffs warrants future research. CONCLUSIONS: This review demonstrated the validity and the applications of ultrasound for skeletal muscle assessment in cancer patients during the perioperative period. Significant variability in ultrasound protocols and the absence of standardized cutoffs highlight the need for further research.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 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 ».