Muscle Mass and Respiratory Quotient as Predictors of Insulin Resistance in Older Adults: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Aging is related with a decrease in muscle mass, which causes physical functioning impairments and reductions in quality of life. Although it is largely suggested that muscle mass is a main determinant of glucose metabolism, clinical studies do not support this assumption. On the other hand, the use of substrate to produce energy and its relationship with glucose metabolism has never been studied. METHODS: Our study examined the relationship between muscle mass (DXA) and RQ (indirect calorimetry) with resting energy expenditure and glucose metabolism (HOMA2) in 164 postmenopausal women (mean age 62 years old; mean BMI 29.1 kg/m2). To verify our findings, we performed a stepwise regression analyses to predict HOMA2. RESULTS: Our results demonstrated that muscle mass and RQ were significantly associated with RMR. RQ was also associated with HOMA2. The results indicated that total MM and RQ were both independent predictors of HOMA2 CONCLUSIONS: The main finding of our study is that RQ is an independent predictor of glucose metabolism and a lower RQ is associated with a higher glucose metabolism. Further studies should include substrate utilisation in addition to muscle mass.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».