Regional Muscle and Whole-Body Composition Factors Related to Mobility in Older Individuals: A Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe previously reported locomotor muscle and whole-body composition factors related to mobility in older individuals. METHODS: A narrative review of the literature, including a combination of search terms related to muscle and whole-body composition factors and to mobility in older individuals, was carried out. Statistical measures of association and risk were consolidated to summarize the common effects between studies. RESULTS: Fifty-three studies were reviewed. Muscle and whole-body factors accounted for a substantial amount of the variability in walking speed, with coefficients of determination ranging from 0.30 to 0.47. Muscle power consistently accounted for a greater percentage of the variance in mobility than did strength. Risks associated with high fat mass presented a minimum odds ratio (OR) of 0.70 and a maximum OR of 4.07, while the minimum and maximum ORs associated with low lean mass were 0.87 and 2.30 respectively. Whole-body and regional fat deposits accounted for significant amounts of the variance in mobility. CONCLUSION: Muscle power accounts for a greater amount of the variance in the level of mobility in older individuals than does muscle strength. Whole-body fat accounts for a greater amount of the variance in level of mobility than does whole-body lean tissue. Fat stored within muscle also appears to increase the risk of a mobility limitation in older individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».