44THE DIVERSITY OF A GROUP OF COMMUNITY DWELLING EXERCISE STUDY PARTICIPANTS WHEN CLASSIFIED BY EWGSOP CRITERIA FOR SARCOPENIA AND SARCOPENIC OBESITY
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prevalence of sarcopenia increases with age. Sarcopenia subtypes are defined by the European Working Group of Sarcopenia in Older People (EWGSOP), based on presence/absence of low muscle mass, plus/minus low muscle strength or low performance. Methods: Participants are over 65 years, independently mobile, community dwelling, enrolled in a twelve month study evaluating exercise. Baseline assessments included dual energy X-ray absorptiometry (DXA) body composition (BC) analysis, grip strength (dynamometer) and gait speed (10 metre walk test). BC provided appendicular lean mass/height2 (aLM/ht2) and percentage body fat. Data evaluated per EWGSOP guidelines, using cut offs: aLM/ht2 of <5.67 (women) <7.26 (men); grip strength of <20 (women), <30 (men); and gait speed <1m/s for both. Low grip strength and gait speed, with normal aLM/ht2 were classified as “weak,” to differentiate them from normal. Prescaropenics had only low aLM/ht2, sarcopenics had low aLM/ht2 plus one abnormal level in one of the other parameters, and severe sarcopenics had abnormal levels in all parameters. Obesity was defined by DXA BC percentage fat of >40% (women), >28% (men).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».