Skeletal Muscle Quality Evaluation for Prognostic Stratification in the Emergency Department of Patients ≥ 65 Years with Major Trauma
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients over 65 years who experience severe trauma the underlying health status has a significant impact on overall mortality. This study aims to assess if CT evaluation of skeletal muscle quality could be a risk stratification tool in the ED for these patients. Methods: Retrospective observational study between January 2018 and September 2021, including consecutive patients ≥ 65 years admitted to the ED for a major trauma (defined as Injury Severity Score > 15). Muscle quality analysis was made by specific software (Slice-O-Matic v5.0, Tomovision®, Montreal, QC, Canada) on a CT-Scan slice at the level of the third lumbar vertebra. Results: 263 patients were included (72.2% males, median age 76 [71-82]), and 88 (33.5%) deceased. The deceased patients had a significantly lower skeletal muscle area density (SMAd) compared to survivors. The multivariate Cox regression analysis confirmed that SMAd < 38 at the ED admission was an independent risk for death (adjusted HR 1.68 [1.1 – 2.7]). The analysis also revealed that, among the survivors after the first week of hospitalization, the patients with low SMAd had an increased risk of death (adjusted HR 3.12 [1.2 – 7.9]). Conclusions: The skeletal muscle density evaluated by a CT scan at ED admission could be a valuable risk stratification tool for patients ≥ 65 years with major trauma. In patients with SMAd <38 HU the in-hospital mortality risk could be particularly increased after the first week of hospitalization.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».