The differences of sarcopenia-related phenotypes: effects of gender and population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sarcopenia is a serious condition especially in the elderly population mainly characterized by the loss of skeletal muscle mass and strength with aging. Extremity skeletal muscle mass index (EMMI) (sum of skeletal muscle mass in arms and legs/height2) is gaining popularity in sarcopenia definition (less than two standard deviations below the mean of a young adult reference group), but little is known about the gender- and population-specific differences of EMMI. This study aimed at investigating the differences of EMMI, arm muscle mass index (AMMI), and leg muscle mass index (LMMI) between gender groups and populations (Chinese vs. Caucasians). The participants included 1,809 Chinese and 362 Caucasians with normal weight aged from 19 to 45 years old. Extremity muscle mass, arm muscle mass, and leg muscle mass were measured by using dual energy x-ray absorptiometry. Independent sample t tests were used to analyze the differences in muscle mass indexes between the studied groups. All the study parameters including EMMIs, AMMIs, and LMMIs were significantly higher (P ≤ 0.0003) in the Caucasian group than in the Chinese group and also higher in the male group than in the female group, and these significant differences (P ≤ 0.0005) remained after adjusting for age by simple regressions. The detected differences of muscle mass indexes between different gender and ethnic groups may provide important implications in their different risk of future sarcopenia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».