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Enregistrement W7161780044 · doi:10.82308/40859

The prognostic role of sarcopenia in older adults undergoing transcatheter aortic valve replacement

2017· dissertation· en· W7161780044 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel Mamane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLower limbSarcopeniaProspective cohort studyMulticenter studyExercise tolerance test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: La sarcopénie est l'aspect biologique de la fragilité et se définit comme un syndrome caractérisé par une perte de masse musculaire squelettique ainsi qu'une diminution de la fonction musculaire. Notre objective était d'explorer le rôle de la sarcopénie dans l'évaluation péri-opératoire du remplacement trans-cathéter de la valve aortique (RTVA) chez les patients âgés afin de déterminer sa valeur incrémentale au-dessus des outils établis de stratification de risques.Méthodes: Après avoir réalisé une révision brève de la littérature sur la sarcopénie dans le contexte péri-opératoire, en focalisant sur l'utilisation de l'aire transversale des muscles squelettiques sur CT-scan comme mesure de masse musculaire, nous avons développé un logiciel original et la méthodologie en lien avec la mesure de l'aire musculaire du psoas (AMP). Dans la première étude, nous avons validé cet outil dans l'étude de cohorte rétrospective et bicentrique « Montréal-Munich » qui évaluait le rôle prédictif de l'AMP dans le contexte du RTVA. Dans la deuxième étude, nous avons effectué une analyse planifiée de l'étude de cohorte prospective et multicentrique « FRAILTY-AVR » afin d'évaluer la valeur pronostique de la sarcopénie. Afin de dériver un score de sarcopénie, la valeur pronostique de la sarcopénie a été mesurée en combinant l'AMP et la performance musculaire du bas du corps. Résultats: L'AMP mesuré sur un image axial solitaire au niveau du vertèbre L4 corrélait bien avec le volume du muscle psoas (r=0.91, p<0.001). La différence moyenne entre observateurs s'étalait entre -0.15 et -0.53 cm2. Dans la cohorte Montréal-Munich, l'AMP était associée indépendamment avec la mortalité cumulative toute-cause chez les femmes (HR 0.88 par cm2, CI 0.78 à 0.99). L'addition de l'AMP a amélioré la prédiction de risque STS (statistique-C 0.62 à 0.67). Dans la cohorte FRAILTY-AVR, l'AMP était associée indépendamment avec la durée de séjour (-0.32 jour par cm2, CI -0.56 à -0.08) et l'invalidité (-0.14 déficits par cm2, CI -0.26 à -0.01). La sarcopénie était indépendamment et de façon incrémentale associée avec la mortalité à 6 mois (OR 11.6, CI 1.49 à 90.16), ∆AIC 6.8, et à 12 mois (OR 5.61, CI 5.61 à 19.91), ∆AIC 6.2. La sarcopénie était aussi indépendamment et de façon incrémentale associée avec la durée de séjour (4.8 jours par point, CI 1.97 à 7.68), ∆AIC 11.6, et l'invalidité (3.3 déficits par point, CI 1.74 à 4.85). Conclusion : La mesure péri-opératoire de l'AMP au CT-scan est non seulement facile à réaliser et fiable, mais elle représente aussi un substitut prognostique pour mesurer la masse musculaire. La faible masse musculaire et la sarcopénie sont associées avec de moins bons résultats après le RTVA. Ainsi, l'évaluation de la sarcopénie pré-RTVA devrait inclure une mesure de masse musculaire et une mesure de fonction musculaire de façon complémentaire. Plus de recherches sont nécessaires afin de déterminer si la sarcopénie est une cible thérapeutique applicable dans le cadre péri-opératoire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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