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Enregistrement W2268193234 · doi:10.1161/circ.125.suppl_10.ap088

Abstract P088: Lean Locomotor Muscle Mass Associated With Elevated Depressive Symptoms: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis

2012· article· en· W2268193234 sur OpenAlexaff
Rosemay A. Remigio‐Baker, Matthew Allison, Pamela J. Schreiner, Mercedes R. Carnethon, Jennifer A. Nettleton, Mahasin S. Mujahid, Moysés Szklo, Rosa M. Crum, Manuel Franco, Nicole E. Jensky, Sherita Hill Golden

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexLean body massDepression (economics)Internal medicineEthnic groupGerontologyDemographicsDemographyPhysical therapyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lean Locomotor Muscle Mass Associated With Elevated Depressive Symptoms: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis Rosemay A Remigio-Baker, MPH, PhDc, Matthew A Allison, MD, MPH, PhD, MPH, Pamela J Schreiner, PhD, MS, MS, Mercedes R Carnethon, PhD, Jennifer A Nettleton, PhD, Mahasin J Mujahid, PhD, Moyses Szklo, MD, DrPH, Rosa M Crum, MD, MPH, Manuel Franco, MD, PhD, Nicole Jensky, PhD, Sherita Hill Golden, MD, MHS BACKGROUND: Physical activity reduces depressive symptoms but it is unclear whether one physiologic response to activity, higher lean muscle mass, is associated with depression. METHODS: Using data from 976 men and women (45-84 years) from the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) Body Composition, Inflammation and Cardiovascular Disease and the MESA Neighborhood Ancillary Studies, we examined the cross-sectional association between elevated depressive symptoms (EDS, defined as a Center for Epidemiologic Studies for Depression Scale (CES-D) score > 16) and CT-measured lean muscle mass in the abdomen using multilevel mixed-effects linear regression models. Muscles were categorized by functionality (locomotion vs. stabilization/posture) and combined (see Table). Covariates included demographics, antidepressant use, inflammatory markers, health behaviors, social support, comorbidities, body mass index (BMI) and neighborhood factors: physical and social environment (see Table). Gender, physical environment and social environment were also assessed as potential modifiers. RESULTS: Lean mass of muscle for locomotion was 4.25% lower among participants with EDS compared to those without after adjustment for demographics and antidepressant use (95% CI=-8.20, -0.30; see Table). This association remained significant after additional adjustment for inflammatory markers, health behaviors, social support, comorbidities, neighborhood factors and BMI (see Table). Results were significant in the fully-adjusted model (see Table). No association was observed between EDS and muscle for stabilization/posture. There were no interactions by gender or neighborhood factors. CONCLUSION: Elevated depressive symptoms is associated with less lean muscle for locomotion independent of obesity and physical activity; however, further investigation is necessary in larger samples to confirm and determine the clinical relevance of this association. TABLE Percent Difference a in Lean Muscle Mass b , in cm 2 , (95% Confidence Interval) Between Individuals With Versus Without Elevated Depressive Symptoms By Muscle Category c MODEL All Muscle Locomotion d Stabilization/ Posture e MODEL 1: Univariate −5.75 (-11.0, -0.49)+ −9.25 (-15.3, -3.25)+ −5.04 (-10.4, 0.28) MODEL 2: Demographics f −1.96 (-4.94, 1.01) −4.35 (-8.30, -0.45)+ −1.48 (-4.58, 1.62) MODEL 3: Model 1 + Antidepressant Use −1.88 (-4.88, 1.11) −4.25 (-8.20, -0.30)+ −1.40 (-4.52, 1.72) MODEL 4: Model 3 + Inflammatory Markers g −1.84 (-4.83, 1.15) −4.20 (-8.15, -0.25)+ −1.38 (-4.49, 1.75) MODEL 5: Model 3+ Health Behaviors h −2.28 (-5.26, 0.68) −4.35 (-8.25, -0.45)+ −1.85 (-4.95, 1.25) MODEL 6: Model 3+ Social Support −1.75 (-4.83, 1.33) −4.35 (-8.45, -0.30)+ −1.22 (-4.43, 1.98) MODEL 7: Model 3 + Comorbidity i −1.89 (-4.88, 1.10) −4.05 (-8.00, -0.10)+ −1.45 (-4.56, 1.66) MODEL 8: Model 3 + Neighborhood Factors j −1.49 (-4.47, 1.48)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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