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Enregistrement W1839684071 · doi:10.3389/fphys.2015.00302

Diagnostic ultrasound estimates of muscle mass and muscle quality discriminate between women with and without sarcopenia

2015· article· en· W1839684071 sur OpenAlexaff
Catheeja Ismail, Johannah Zabal, Haniel J. Hernandez, Paula Woletz, Heather Manning, Carla Teixeira, Loretta DiPietro, Marc R. Blackman, Michael O. Harris‐Love

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesGeorgia Clinical and Translational Science AllianceU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthOffice of Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésSarcopeniaMuscle massMedicineUltrasoundPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Age-related changes in muscle mass and muscle tissue composition contribute to diminished strength in older adults. The objectives of this study are to examine if an assessment method using mobile diagnostic ultrasound augments well-known determinants of lean body mass (LBM) to aid sarcopenia staging, and if a sonographic measure of muscle quality is associated with muscle performance. METHODS: Twenty community-dwelling female subjects participated in the study (age = 43.4 ± 20.9 years; BMI: 23.8, interquartile range: 8.5). Dual energy X-ray absorptiometry (DXA) and diagnostic ultrasound morphometry were used to estimate LBM. Muscle tissue quality was estimated via the echogenicity using grayscale histogram analysis. Peak force was measured with grip dynamometry and scaled for body size. Bivariate and multiple regression analyses were used to determine the association of the predictor variables with appendicular lean mass (aLM/ht(2)), and examine the relationship between scaled peak force values and muscle echogenicity. The sarcopenia LBM cut point value of 6.75 kg/m(2) determined participant assignment into the Normal LBM and Low LBM subgroups. RESULTS: The selected LBM predictor variables were body mass index (BMI), ultrasound morphometry, and age. Although BMI exhibited a significant positive relationship with aLM/ht(2) (adj. R (2) = 0.61, p < 0.001), the strength of association improved with the addition of ultrasound morphometry and age as predictor variables (adj. R (2) = 0.85, p < 0.001). Scaled peak force was associated with age and echogenicity (adj. R (2) = 0.53, p < 0.001), but not LBM. The Low LBM subgroup of women (n = 10) had higher scaled peak force, lower BMI, and lower echogenicity values in comparison to the Normal LBM subgroup (n = 10; p < 0.05). CONCLUSIONS: Diagnostic ultrasound morphometry values are associated with LBM, and improve the BMI predictive model for aLM/ht(2) in women. In addition, ultrasound proxy measures of muscle quality are more strongly associated with strength than muscle mass within the study sample.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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