2026-04-14T17:31:18Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/805652026-03-25T13:25:45Zcom_10324_1179com_10324_931com_10324_894col_10324_1306
López-Gómez, Juan José
Sánchez Lite, Israel
Fernández Velasco, Pablo
Izaola Jauregui, Olatz
Cebriá, Ángela
Pérez-López, Paloma
González-Gutiérrez, Jaime
Estévez-Asensio, Lucía
Primo-Martín, David
Gómez-Hoyos, Emilia
Jorge-Godoy, Eduardo
Luis Román, Daniel Antonio de
2025-12-13T20:38:34Z
2025-12-13T20:38:34Z
2025
Frontiers in Nutrition 2025;12
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/80565
10.3389/fnut.2025.1678989
Frontiers in Nutrition
12
2296-861X
Este estudio transversal comparó la ecografía del recto femoral asistida por inteligencia artificial con la tomografía computarizada a nivel L3 para la evaluación de la sarcopenia en 337 pacientes oncológicos. La ecografía mostró correlaciones moderadas con los parámetros de masa muscular derivados de la TC y correlaciones significativas, aunque más débiles, con los indicadores de calidad muscular. Se establecieron puntos de corte ecográficos específicos por sexo para masa y calidad muscular, con buen valor predictivo negativo para baja masa muscular y alto valor predictivo positivo para miosteatosis. La ecografía con IA se confirma como una herramienta factible, no invasiva y útil en la práctica clínica.
eng
info:eu-repo/semantics/openAccess
Artificial intelligence–assisted rectus femoris ultrasound vs. L3 computed tomography for sarcopenia assessment in oncology patients: establishing diagnostic cut-offs for muscle mass and quality
info:eu-repo/semantics/article