Skeletal Muscle Quality Evaluation for Prognostic Stratification in the Emergency Department of Patients ≥65 Years with Major Trauma
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients aged 65 years and older who experience severe trauma, their underlying health status significantly influences overall mortality. This study aimed to determine whether computed tomography (CT) evaluation of skeletal muscle quality could serve as an effective risk stratification tool in the emergency department (ED) for this population. Methods: Retrospective observational study conducted between January 2018 and September 2021, including consecutive patients ≥65 years admitted to the ED for a major trauma (defined as having an 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 (L3). Results: A total of 263 patients were included (72.2% males, median age 76 (71–82)), of whom 88 (33.5%) died during hospitalization. The deceased patients had a significantly lower skeletal muscle area density (SMAd) compared with 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: Skeletal muscle density assessed by a CT scan at ED admission may represent a valuable prognostic marker for risk stratification 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 | 0,001 | 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 ».