Allometric scaling of strength in an independently living population age 55–86 years
Notice bibliographique
Résumé
Most physiological functions vary allometrically with body size; however, few investigators have examined the relationship between strength and body size with allometric scaling. Thus, we hypothesized that allometric analysis would reveal that both the amount and quality of muscle are significant determinants of strength in the elderly. Allometric analyses were used to determine the influence of limb cross-sectional area (CSA), physical activity, demispan (distance between index-middle finger web and the sternal notch), leg length, and sex on grip and plantar flexor strength in men (n = 188) and women (n = 205) age 55-86 years. Physical activity was measured using a self-reporting questionnaire (Taylor et al. [1978] J Chron Dis 31:741-755). Forearm and leg CSA was estimated from anthropometry. There was an age-related decline in grip strength, independent of forearm CSA, demispan, and sex, equal to approximately 12% per decade, whereas plantar flexor strength adjusted for leg CSA, physical activity, and sex was reduced at a rate of approximately 15% per decade. The allometric models explained 71.4% (r = 0.845) and 38.8% (r = 0.623) of the variance in grip and plantar flexor strength, respectively. Model parameters were identified using multiple linear regression (P < 0.05). Thus, grip strength = forearm CSA(0.435). demispan(0.161). exp(3.905 - 0.012 age + 0.413 sex) and plantar flexor strength = leg CSA(0.223). physical activity (0.115). exp(5.867 - 0.015 age + 0.366 sex). These findings indicate that age-related reductions in muscle CSA do not fully account for strength declines with age. Physical activity is also important and partially explains these reductions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».