Determinants of handgrip strength in free-living elderly at risk of malnutrition
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Handgrip strength is necessary for performing activities of daily living, which, in turn, are required to maintain functional autonomy. The purpose of this study was to determine anthropometric and personal factors that affect handgrip strength in a group of free-living elderly at risk of malnutrition. METHOD: The factors associated with handgrip strength (Pearson r, t-test, alpha = 0.10) were entered in a multiple linear regression model (n = 166) to identify the independent prediction factors. Reliability of the model was verified with a sub-group of 65 subjects randomly selected from the initial sample. RESULTS: Both groups were statistically similar regarding all factors studied even though the validation group (n = 65) had more men (32%) compared to the development group (n = 166; 22%). Bivariate analyses showed that handgrip strength was associated with sex, age, pain, hand circumference, and waist-hip ratio. Multiple linear regression analysis identified age, pain, and sex as independent determinants of handgrip strength (R2 = 0.16). This model predicted handgrip strength better in the validation group (R2 = 0.29). CONCLUSIONS: As previously shown, women have a smaller handgrip strength than men. In addition, handgrip strength decreases with increasing age and the presence of pain. Emphasis should be placed on the importance of strategies to relieve pain in the free-living frail elderly population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».