身体组成的自动CT分析作为腹部外科手术中的脆弱性生物标志物

科学领域:

• 放射学和成像学 放射学和成像学
• 手术结果研究研究.
• 老年医学 老年医学

背景情况:

• 在手术扫描中,低骨肌肉质量与不良的术后结果有关.
• 影像中的人工智能为手术患者的脆弱性提供了新的生物标志物.

研究的目的:

• 评估来自CT扫描的身体组成得分和医院脆弱风险得分 (HFRS) 之间的关联.
• 评估身体组成和腹部手术后的不良结果之间的关系.

主要方法:

• 对48,444名接受腹部手术的成年人进行了回顾性队列研究.
• CT扫描的自动细分,以获得身体组成得分 (体型,肌肉数量/质量,脂肪分布).
• 分析与HFRS,30天再入院,死亡率和发病率相关的得分.

主要成果:

• 较高的肌肉数量和质量得分与HFRS相反相关 (r=-0.42).
• 增加的肌肉分数与30天再入院/死亡率 (RR 0.61) 和发病率 (RR 0.59) 的降低有关.
• 身体尺寸和肥胖度得分显示出与结果不一致的关联,在HFRS调整后减弱.

结论:

• 通过CT评估的肌肉数量和质量提供了客观的脆弱度量.
• 这些成像生物标志物可以补充现有的工具来识别高风险的手术患者.
• 对身体组成的自动CT分析具有改善手术风险分层的潜力.