Muscle Torque Relative to Cross-Sectional Area and the Functional Muscle-Bone Unit in Children and Adolescents With Chronic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Measures of muscle mass or size are often used as surrogates of forces acting on bone. However, chronic diseases may be associated with abnormal muscle force relative to muscle size. The muscle-bone unit was examined in 64 children and adolescents with new-onset Crohn's disease (CD), 54 with chronic kidney disease (CKD), 51 treated with glucocorticoids for nephrotic syndrome (NS), and 264 healthy controls. Muscle torque was assessed by isometric ankle dynamometry. Calf muscle cross-sectional area (CSA) and tibia cortical section modulus (Zp) were assessed by quantitative CT. Log-linear regression was used to determine the relations among muscle CSA, muscle torque, and Zp, adjusted for tibia length, age, Tanner stage, sex, and race. Muscle CSA and muscle torque-relative-to-muscle CSA were significantly lower than controls in advanced CKD (CSA -8.7%, p = 0.01; torque -22.9%, p < 0.001) and moderate-to-severe CD (CSA -14.1%, p < 0.001; torque -7.6%, p = 0.05), but not in NS. Zp was 11.5% lower in advanced CKD (p = 0.005) compared to controls, and this deficit was attenuated to 6.7% (p = 0.05) with adjustment for muscle CSA. With additional adjustment for muscle torque and body weight, Zp was 5.9% lower and the difference with controls was no longer significant (p = 0.09). In participants with moderate-to-severe CD, Zp was 6.8% greater than predicted (p = 0.01) given muscle CSA and torque deficits (R(2) = 0.92), likely due to acute muscle loss in newly-diagnosed patients. Zp did not differ in NS, compared with controls. In conclusion, muscle torque relative to muscle CSA was significantly lower in CKD and CD, compared with controls, and was independently associated with Zp. Future studies are needed to determine if abnormal muscle strength contributes to progressive bone deficits in chronic disease, independent of muscle area. © 2014 American Society for Bone and Mineral Research.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».