Do Muscle Mass, Muscle Density, Strength, and Physical Function Similarly Influence Risk of Hospitalization in Older Adults?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between strength, function, lean mass, muscle density, and risk of hospitalization. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Two U.S. clinical centers. PARTICIPANTS: Adults aged 70 to 80 (N=3,011) from the Health, Aging and Body Composition Study. MEASUREMENTS: Measurements were of grip strength, knee extension strength, lean mass, walking speed, and chair stand pace. Thigh computed tomography scans assessed muscle area and density (a proxy for muscle fat infiltration). Hospitalizations were confirmed by local review of medical records. Negative binomial regression models estimated incident rate ratios (IRRs) of hospitalization for race- and sex-specific quartiles of each muscle and function parameter separately. Multivariate models adjusted for age, body mass index, health status, and coexisting medical conditions. RESULTS: During an average 4.7 years of follow-up, 1,678 (55.7%) participants experienced one or more hospitalizations. Participants in the lowest quartile of muscle density were more likely to be subsequently hospitalized (multivariate IRR=1.47, 95% confidence interval (CI)=1.24-1.73) than those in the highest quartile. Similarly, participants with the weakest grip strength were at greater risk of hospitalization (multivariate IRR=1.52, 95% CI=1.30-1.78, Q1 vs. Q4). Comparable results were seen for knee strength, walking pace, and chair stands pace. Lean mass and muscle area were not associated with risk of hospitalization. CONCLUSION: Weak strength, poor function, and low muscle density, but not muscle size or lean mass, were associated with greater risk of hospitalization. Interventions to reduce the disease burden associated with sarcopenia should focus on increasing muscle strength and improving physical function rather than simply increasing lean 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».