• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Stöbern

    Gesamter BestandBereicheErscheinungsdatumAutorenSchlagwortenTiteln

    Mein Benutzerkonto

    Einloggen

    Statistik

    Benutzungsstatistik

    Compartir

    Dokumentanzeige 
    •   UVaDOC Startseite
    • WISSENSCHAFTLICHE ARBEITEN
    • Departamentos
    • Dpto. Medicina, Dermatología y Toxicología
    • DEP52 - Artículos de revista
    • Dokumentanzeige
    •   UVaDOC Startseite
    • WISSENSCHAFTLICHE ARBEITEN
    • Departamentos
    • Dpto. Medicina, Dermatología y Toxicología
    • DEP52 - Artículos de revista
    • Dokumentanzeige
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/80565

    Título
    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
    Autor
    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
    de luis roman
    de luis roman, Daniel
    Año del Documento
    2025
    Documento Fuente
    Frontiers in Nutrition 2025;12
    Zusammenfassung
    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.
    Revisión por pares
    SI
    DOI
    10.3389/fnut.2025.1678989
    Idioma
    eng
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/80565
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP52 - Artículos de revista [201]
    Zur Langanzeige
    Dateien zu dieser Ressource
    Nombre:
    ultrasoundvsctl3frotiersnutrition2025.pdf
    Tamaño:
    1.424Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Öffnen

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10