Modelling the Influence of Age, Body Size and Sex on Maximum Oxygen Uptake in Older Humans
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to describe the influence of body size and sex on the decline in maximum oxygen uptake (O2,max) in older men and women. A stratified random sample of 152 men and 146 women, aged 55-86 years, was drawn from the study population. Influence of age on O2,max, independent of differences in body mass (BM) or fat-free mass (FFM), was investigated using the following allometric model: O2,max = BMb (or FFMb) exp(a + (c ' age) + (d ' sex)) [epsilon]. The model was linearised and parameters identified using standard multiple regression. The BM model explained 68.8 % of the variance in O2,max. The parameters (+/- s.e.e., standard error of the estimate) for lnBM (0.563 +/- 0.070), age (-0.0154 +/- 0.0012), sex (0.242 +/- 0.024) and the intercept (-1.09 +/- 0.32) were all significant (P < 0.001). The FFM model explained 69.3 % of the variance in O2,max, and the parameters (+/- s.e.e) lnFFM (0.772 +/- 0.090), age (-0.0159 +/- 0.0012) and the intercept (-1.57 +/- 0.36) were significant (P < 0.001), while sex (0.077 +/- 0.038) was significant at P = 0.0497. Regardless of the model used, the age-associated decline was similar, with a relative decline of 15 % per decade (0.984 exp(age)) in O2,max in older humans being estimated. The study has demonstrated that, for a randomly drawn sample, the age-related loss in O2,max is determined, in part, by the loss of fat-free body mass. When this factor is accounted for, the loss of O2,max across age is similar in older men and women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».