Differences in Lean Body Mass and Muscle Thickness of Young and Older Males
Notice bibliographique
Résumé
1398 It is well known that the size of individual muscles decline with age. However, it is difficult to determine which muscles are affected the most by age because few studies have compared multiple muscle groups between young and older individuals. PURPOSE: To determine lean body mass and muscle thickness of the elbow, knee, and ankle flexors and extensors in young and older males. METHODS: Young (n = 20, 23 yr, 82.1 kg) and older (n = 26, 65 yr, 82.8 kg) healthy males with similar body mass who were not resistance training (> 2 months) were evaluated. Lean body mass was determined using air displacement plethysmography and muscle thickness of the biceps brachii, triceps brachii, vastus lateralis, biceps femoris, tibialis anterior, and gastrocnemius was measured using ultrasound. RESULTS: Compared to older males, young males had more lean body mass (64.7 kg vs. 58.5 kg, p<0.01), and greater muscle thickness (p<0.01) for the biceps brachii (3.3 cm vs. 2.7 cm), vastus lateralis (4.3 cm vs. 3.8 cm), biceps femoris (5.6 cm vs. 4.6 cm), tibialis anterior (2.7 cm vs. 2.1 cm), and gastrocnemius (4.5 cm vs. 3.3 cm). The only muscle group that did not differ in thickness between age groups was the triceps brachii (young = 4.0 cm, old = 3.8 cm). CONCLUSION: Lean body mass and muscle thickness is negatively affected by age. The magnitude of the age effect may depend on the muscle group being assessed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».