PEKAŘ, Matej, Otakar JIRAVSKÝ, Jan NOVÁK, Piotr BRANNY, Jakub BALUŠÍK, Daniel DANIŠ, Jan HEČKO, Marek KANTOR, Robert PROSECKÝ, Lubomír BLAHA a Radek NEUWIRTH. Sarcopenia and adipose tissue evaluation by artificial intelligence predicts the overall survival after TAVI. SCIENTIFIC REPORTS. BERLIN: NATURE PORTFOLIO, 2024, roč. 14, č. 1, s. 1-9. ISSN 2045-2322. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-59134-z.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Sarcopenia and adipose tissue evaluation by artificial intelligence predicts the overall survival after TAVI
Autoři PEKAŘ, Matej (703 Slovensko, garant, domácí), Otakar JIRAVSKÝ (203 Česká republika), Jan NOVÁK (203 Česká republika, domácí), Piotr BRANNY (203 Česká republika), Jakub BALUŠÍK (203 Česká republika), Daniel DANIŠ (203 Česká republika), Jan HEČKO (203 Česká republika), Marek KANTOR (203 Česká republika), Robert PROSECKÝ (203 Česká republika, domácí), Lubomír BLAHA (203 Česká republika) a Radek NEUWIRTH (203 Česká republika).
Vydání SCIENTIFIC REPORTS, BERLIN, NATURE PORTFOLIO, 2024, 2045-2322.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 30201 Cardiac and Cardiovascular systems
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 4.600 v roce 2022
Organizační jednotka Lékařská fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-59134-z
UT WoS 001205348700026
Klíčová slova anglicky Sarcopenia; Artifcial intelligence; Visceral adipose tissue; Subcutaneous adipose tissue; Survival; TAVI
Štítky 14110116, 14110515, rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Tereza Miškechová, učo 341652. Změněno: 21. 5. 2024 08:54.
Anotace
Sarcopenia is a serious systemic disease that reduces overall survival. TAVI is selectively performed in patients with severe aortic stenosis who are not indicated for open cardiac surgery due to severe polymorbidity. Artificial intelligence-assisted body composition assessment from available CT scans appears to be a simple tool to stratify these patients into low and high risk based on future estimates of all-cause mortality. Within our study, the segmentation of preprocedural CT scans at the level of the lumbar third vertebra in patients undergoing TAVI was performed using a neural network (AutoMATiCA). The obtained parameters (area and density of skeletal muscles and intramuscular, visceral, and subcutaneous adipose tissue) were analyzed using Cox univariate and multivariable models for continuous and categorical variables to assess the relation of selected variables with all-cause mortality. 866 patients were included (median(interquartile range)): age 79.7 (74.9–83.3) years; BMI 28.9 (25.9–32.6) kg/m2. Survival analysis was performed on all automatically obtained parameters of muscle and fat density and area. Skeletal muscle index (SMI in cm2/m2), visceral (VAT in HU) and subcutaneous adipose tissue (SAT in HU) density predicted the all-cause mortality in patients after TAVI expressed as hazard ratio (HR) with 95% confidence interval (CI): SMI HR 0.986, 95% CI (0.975–0.996); VAT 1.015 (1.002–1.028) and SAT 1.014 (1.004–1.023), all p < 0.05. Automatic body composition assessment can estimate higher all-cause mortality risk in patients after TAVI, which may be useful in preoperative clinical reasoning and stratification of patients.
Návaznosti
MUNI/A/1547/2023, interní kód MUNázev: Analýza (dys)funkce: od molekul k živému organismu
Investor: Masarykova univerzita, Analýza (dys)funkce: od molekul k živému organismu
MUNI/A/1555/2023, interní kód MUNázev: Patofyziologie, epidemiologie, diferenciální diagnostika a odhad prognózy vybraných vnitřních nemocí
Investor: Masarykova univerzita, Patofyziologie, epidemiologie, diferenciální diagnostika a odhad prognózy vybraných vnitřních nemocí
VytisknoutZobrazeno: 23. 6. 2024 20:45