腹部イメージングはCOVID-19重症度と身体組成を関連付ける【JST・京大機械翻訳】

Basty, N.; Sorokin, E. P.; Thanaj, M.; Srinivasan, R.; Whitcher, B.; Bell, J. D.; Cule, M.; Thomas, E. L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220526129843 整理番号：22P0320858

腹部イメージングはCOVID-19重症度と身体組成を関連付ける【JST・京大機械翻訳】

Abdominal Imaging Associates Body Composition with COVID-19 Severity

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月24日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

COVID-19疾患重症度の主な駆動者と回復後の長期健康に対するCOVID-19の影響は,まだ完全には理解されていない。今日までのCOVID-19を調べる医学イメージング研究は,重度の症例の小さなデータセットと事後分析にはほとんど制限されていない。UK Biobankは回復したSARS-CoV-2陽性個体(n=967)とマッチした対照(n=913)を,パンデミックの前に広範囲に画像化し,追跡調査走査を受けた。本研究では,体組成における長期的変化,ならびにCOVID-19重症度とのプレパンデミック画像由来表現型の関連性を調べた。著者らの縦断的分析は,主に軽度症例の集団において,SARS-CoV-2陽性による肺容積の減少と関連した。また,COVID-19の前に,増加した内臓脂肪組織と肝臓脂肪,および減少した筋肉容積が,COVID-19疾患重症度と関連することを観察した。最後に,著者らは,人口統計的,身体計測的および画像形質を有する機械分類器を訓練し,内臓脂肪,肝臓脂肪および筋肉容積が,標準人口統計および身体計測測定を越えて,COVID-19疾患重症度に対する予後的価値を有することを示した。腹部MRIスキャンからの画像由来表現型のこの組合せとリスクを予測するアンサンブル学習は,重度のCOVID-19結果に対するリスクの集団の同定において将来の臨床的有用性を有する可能性がある。【JST・京大機械翻訳】

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老人医学 , 呼吸器の診断

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