Turkish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Arquivos brasileiros de cirurgia digestiva : ABCD = Brazilian archives of digestive surgery 2018-Mar

ADDUCTOR POLLICIS MUSCLE THICKNESS AND PREDICTION OF POSTOPERATIVE MORTALITY IN PATIENTS WITH STOMACH CANCER.

Sadece kayıtlı kullanıcılar makaleleri çevirebilir
Giriş yapmak kayıt olmak
Bağlantı panoya kaydedilir
Aline Kirjner Poziomyck
Oly Campos Corleta
Leandro Totti Cavazzola
Antonio Carlos Weston
Edson Braga Lameu
Luisa Jussara Coelho
Luis Fernando Moreira

Anahtar kelimeler

Öz

BACKGROUND

Malnutrition is very prevalent in patients with gastric cancer and increases the risk of morbidity and mortality. Adductor pollicis muscle thickness (APMT) appears as an important objective, quick, inexpensive and noninvasive measure to assess the muscle compartment.

OBJECTIVE

To compare APMT and other nutritional assessment methods and to correlate these methods with postoperative mortality.

METHODS

Forty-four patients, 29 men and 15 women, mean age of 63±10.2 and ranging from 34-83 years, who underwent nine (20.5%) partial and 34 (77.3%) total gastrectomies due to stomach cancer (stage II to IIIa) were preoperatively assessed by Patient Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA), anthropometry and laboratorial profile.

RESULTS

APMT better predicted death (p<0.001) on both, dominant and non-dominant hand, and well correlated with albumin (p=0.039) and PG-SGA (p=0.007).

CONCLUSIONS

APMT clearly allowed to determine malnutrition and to predict risk of death in patients with gastric cancer.

Facebook sayfamıza katılın

Bilim tarafından desteklenen en eksiksiz şifalı otlar veritabanı

  • 55 dilde çalışır
  • Bilim destekli bitkisel kürler
  • Görüntüye göre bitki tanıma
  • Etkileşimli GPS haritası - bölgedeki bitkileri etiketleyin (yakında)
  • Aramanızla ilgili bilimsel yayınları okuyun
  • Şifalı bitkileri etkilerine göre arayın
  • İlgi alanlarınızı düzenleyin ve haber araştırmaları, klinik denemeler ve patentlerle güncel kalın

Bir belirti veya hastalık yazın ve yardımcı olabilecek bitkiler hakkında bilgi edinin, bir bitki yazın ve karşı kullanıldığı hastalıkları ve semptomları görün.
* Tüm bilgiler yayınlanmış bilimsel araştırmalara dayanmaktadır

Google Play badgeApp Store badge