Modelling the Influence of Fat‐Free Mass and Physical Activity on the Decline in Maximal Oxygen Uptake with Age in Older Humans
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to use an allometric model (maximal oxygen uptake (VO2,max) = FFMbeta1 x PAbeta2 x exp(beta0 + beta3 age + beta4 sex) x epsilon) to determine the influence of fat-free mass (FFM), physical activity (PA), sex and age on VO2,max in older men (n = 152) and women (n = 146) aged 55-86 years. VO2,max was measured during a fatigue-limited treadmill test, FFM was determined from skinfold thickness and physical activity by the Minnesota Leisure Time Physical Activity questionnaire. The model was linearised by taking the natural logarithm of VO2,max, FFM and physical activity. Variables were selected using multiple linear regression (P < 0.05). The sex variable was not significant (P = 0.062). The model explained 72.1% of the variance in VO2,max. Significant individual coefficients were incorporated into the model yielding the following expression: VO2,max = FFM0.971 x PA0.026 x exp(-2.48-0.015age). Therefore, FFM and physical activity were significant factors contributing to the changes in VO2,max with age. In addition, controlling for FFM and physical activity abolished sex differences in VO2,max. The rate of decline in VO2,max (after accounting for FFM and physical activity) with age, was approximately 15% per decade.
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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 ».