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Enregistrement W4409555670 · doi:10.1002/jcsm.13813

Association of Muscle Radiodensity and Muscle Mass With Thoracic Aortic Calcification Progression in Dialysis Patients

2025· article· en· W4409555670 sur OpenAlexaff
Xiaoxu Wang, Jing-Yuan Cao, Yao Wang, Min Li, Shi‐mei Hou, Zhen Zhao, Min Yang, Ping Ju, Yujia Jiang, Jingjie Xiao, Ri‐Ning Tang, Hong Liu, Bi‐cheng Liu, Xiao‐liang Zhang, Bin Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensCovenant Health
Organismes subventionnairesChangjiang Scholar Program of Chinese Ministry of EducationJiangsu Commission of HealthNanjing Medical UniversityJiangsu Provincial Key Research and Development ProgramGovernment of Jiangsu ProvinceSoutheast University
Mots-clésMedicineQuartileSarcopeniaInternal medicineDialysisCardiologyCalcificationHemodialysisCohortKidney diseaseRadiologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent findings have spotlighted sarcopenia as a critical factor exacerbating cardiovascular risk in dialysis patients. However, no studies have investigated the relationship of muscle characteristics with thoracic aortic calcification (TAC). We explored whether skeletal muscle radiodensity (SMD) and skeletal muscle index (SMI) are associated with TAC in dialysis patients. METHODS: In this study, 2517 dialysis patients (between January 2020 and June 2023) from four centres with chest computed tomography (CT) scans were analysed cross-sectionally. A cohort of 544 initial-dialysis patients (between January 2014 and December 2020) was followed for TAC progression. Chest CT images were used to assess SMD and SMI at the L1 level, as well as to measure the scores of TAC, including ascending TAC (ATAC), aortic arch calcification (AoAC) and descending TAC (DTAC). Multivariable linear regression models were employed to assess the effects of SMD and SMI on TAC and its progression. Restricted cubic spline was used to assess the potential non-linear relationships of SMD and SMI with TAC progression. RESULTS: The mean (SD) age for the cross-sectional study was 54.8 (14.0) years, with males accounting for 58.2%. Over a mean (SD) follow-up duration of 3.45 (1.82) years, 85.7% showed TAC progression. Comparing the highest quartile of SMD to the lowest quartile, a significant inverse association was observed with TAC (β, -1.08 [-1.42 to -0.75]; p < 0.001); similar trends were noted for SMI (β, -0.42 [-0.74 to -0.10]; p = 0.011). SMD and SMI as continuous variables were also both significantly negatively correlated with TAC. In the longitudinal study, multivariable linear regression models revealed that an increase of 1 SD in SMD resulted in a decrease of 0.10 SD (95% CI, -0.17 to -0.02; p = 0.011) in TAC progression, and an increase of 1 SD in SMI resulted in a decrease of 0.12 SD (95% CI, -0.20 to -0.04; p = 0.003) in TAC progression. Restricted cubic spline models excluded non-linear trends for the relationships of SMD and SMI with TAC progression. The associations of SMD and SMI with DTAC were consistent with those observed for TAC, but neither showed a significant association with ATAC. CONCLUSIONS: Higher SMD and higher SMI were significantly associated with lower TAC and its progression in dialysis patients. Improving SMD and SMI could be a new approach for reducing TAC.

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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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