The Role of Metabolic Syndrome, Adiposity, and Inflammation in Physical Performance in the Health ABC Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome (MetS) and functional limitation have been linked, but whether and how specific components of MetS and associated factors, such as inflammation, drive this relationship is unknown. METHODS: Data are from 2,822 men and women, aged 70-79 years, participating in the Health, Aging, and Body Composition (Health ABC) study and followed for 5 years. Presence of MetS at baseline was defined according to the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III guidelines. Interleukin-6, C-reactive protein, and body fat mass were measured at baseline. Measures of physical performance, including 400-m walk time, 20-m walking speed, and the Health ABC physical performance battery (PPB) were obtained at baseline and examination years 2, 4, and 6. RESULTS: A total of 1,036 (37%) individuals met criteria for MetS. MetS was associated with poorer physical performance at baseline. Effect estimates between MetS and gait speed, and components of the Health ABC PPB (standing balance and repeated sit-to-stand performance) were modestly attenuated after adjustment for inflammation. All associations were attenuated to nonsignificance after adding total body fat mass to the model. Longitudinal analyses yielded similar results. Individual MetS component analysis revealed that abdominal obesity explained the largest fraction of the variation in physical performance. CONCLUSIONS: Although inflammatory biomarkers partially accounted for the relationship between MetS and aspects of physical performance, overall findings implicate adiposity as the primary factor explaining poorer physical performance in older adults with MetS.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».