Lower-extremity muscle atrophy and fat infiltration after chronic spinal cord injury.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrophy and fatty-infiltration of lower-extremity muscle after spinal cord injury (SCI) predisposes individuals to metabolic disease and related mortality. OBJECTIVES: To determine the magnitude of atrophy and fatty-infiltration of lower-extremity muscles and related factors in a group of individuals with chronic SCI and diverse impairment. METHODS: Muscle cross-sectional area and density were calculated from peripheral quantitative computed tomography scans of the 66% site of the calf of 70 participants with chronic SCI [50 male, mean age 49 (standard deviation 12) years, C2-T12, AIS A-D] and matched controls. Regression models for muscle area and density were formed using 16 potential correlates selected a priori. RESULTS: Participants with motor-complete SCI had ≈ 32% lower muscle area, and ≈ 43% lower muscle density values relative to controls. Participants with motor-incomplete SCI had muscle area and density values that were both ≈ 14% lower than controls. Body mass (+), tetraplegia (+), motor function (+), spasticity (+), vigorous physical activity (+), wheelchair use (-), age (-), and waist circumference (-) were associated with muscle size and/or density in best-fit regression models. CONCLUSIONS: There are modifiable factors related to muscle size, body composition, and activity level that may offer therapeutic targets for preserving metabolic health after chronic SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».