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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».