The prognostic value of sarcopenia in acute-on-chronic liver failure: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia is prevalent in patients with chronic liver diseases, especially in cirrhosis patients. While sarcopenia is identified as a predictor of mortality in cirrhosis, its influence on acute-on-chronic liver failure (ACLF) remains unclear. This systematic review with meta-analysis aimed to explore the prognostic value of sarcopenia in ACLF patients. A comprehensive online literature search was performed in Medline (via PubMed), Web of Science, Embase, and Cochrane Library, and eligible studies were screened according to the predetermined criteria. The quality of the included studies was assessed by using the revised Cochrane Collaboration Risk of Bias Tool for randomized-control studies and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for observational studies. Available outcomes measured by odds ratio (OR), hazard ratio (HR), and risk ratio (RR) with a 95% confidence interval (CI) were extracted and further included in the meta-analysis. Stata (version 18.0) was used for all statistical analyses. Nine studies were included in further analysis. The pooled prevalence of sarcopenia was 53.3% (95% CI: 53.26 − 71.23%). The presence of sarcopenia was positively associated with 28-day mortality (HR = 2.11, 95% CI: 1.50–2.95, p < 0.001, I2 = 0.0%; OR = 2.73, 95% CI: 1.37–5.42, p = 0.004, I2 = 0.0%), 90-day mortality (HR = 1.66, 95% CI: 1.13–2.46, p = 0.01, I2 = 72.3%), and overall mortality (HR = 1.81, 95% CI: 1.30–2.51, p < 0.01, I2 = 0.0%). When using continuous variables to describe sarcopenia, a 1-unit increase in these indicators was almost significantly related to reduced 90-day mortality (HR = 0.98, 95% CI: 0.95-1.00, p = 0.052, I2 = 0.0%) and significantly associated with lower 1-year post-transplantation mortality (HR = 0.91, 95% CI: 0.85–0.98, p = 0.012, I2 = 32.7%). Current evidence illustrates that sarcopenia is an unfavorable factor for both short- and long-term prognosis. More studies are needed to validate these findings in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 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 | 0,001 |
| 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 ».