Skeletal muscle mass and distribution in 468 men and women aged 18–88 yr
Notice bibliographique
Résumé
We employed a whole body magnetic resonance imaging protocol to examine the influence of age, gender, body weight, and height on skeletal muscle (SM) mass and distribution in a large and heterogeneous sample of 468 men and women. Men had significantly (P < 0.001) more SM in comparison to women in both absolute terms (33.0 vs. 21.0 kg) and relative to body mass (38.4 vs. 30.6%). The gender differences were greater in the upper (40%) than lower (33%) body (P < 0.01). We observed a reduction in relative SM mass starting in the third decade; however, a noticeable decrease in absolute SM mass was not observed until the end of the fifth decade. This decrease was primarily attributed to a decrease in lower body SM. Weight and height explained approximately 50% of the variance in SM mass in men and women. Although a linear relationship existed between SM and height, the relationship between SM and body weight was curvilinear because the contribution of SM to weight gain decreased with increasing body weight. These findings indicate that men have more SM than women and that these gender differences are greater in the upper body. Independent of gender, aging is associated with a decrease in SM mass that is explained, in large measure, by a decrease in lower body SM occurring after the fifth decade.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».