The Relationship between Intramuscular Adipose Tissue, Functional Mobility, and Strength in Postmenopausal Women with and without Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To determine (1) whether intramuscular adipose tissue (IntraMAT) differs between women with and without type 2 diabetes and (2) the association between IntraMAT and mobility and strength. Methods. 59 women ≥ 65 years with and without type 2 diabetes were included. A 1-Tesla MRI was used to acquire images of the leg. Timed-up-and-go (TUG) and grip strength were measured. Regression was used to determine associations between the following: (1) type 2 diabetes and IntraMAT (covariates: age, ethnicity, BMI, waist : hip ratio, and energy expenditure), (2) IntraMAT and TUG (covariates: diabetes, age, BMI, and energy expenditure), and (3) IntraMAT and grip strength (covariates: diabetes, age, height, and lean mass). Results. Women with diabetes had more IntraMAT. After adjustment, IntraMAT was similar between groups (diabetes mean [SD] = 13.2 [1.4]%, controls 11.8 [1.3]%, P = 0.515). IntraMAT was related to TUG and grip strength, but the relationships became nonsignificant after adjustment for covariates (difference/percent IntraMAT [95% CI]: TUG = 0.041 seconds [-0.079-0.161], P = 0.498, grip strength = -0.144 kg [-0.335-0.066], P = 0.175). Conclusions. IntraMAT alone may not be a clinically important predictor of functional mobility and strength; however, whether losses in functional mobility and strength are promoted by IntraMAT accumulation should be explored.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».