Testosterone and frailty in ageing men
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Frailty, a common cause of disability and dependency in the elderly is a multifactorial condition; ageing-associated endocrine dyregulations may play an important role. It is not known if testosterone (T) deficiency contributes to frailty, through its effects on muscle (sarcopenia) and physical function. Objective: To investigate the relationship between T and frailty in elderly men in a cross-sectional observational study in community-dwelling men. Methods: One thousand six hundred and sixty one men, median age 72 yr, (range 65–95) were screened for frailty using Fried’s criteria1 (weight loss of 10 lbs or more in the past year, self-reported exhaustion, decreased grip strength, slow walking speed and reduced physical activity). Frail (F) men were characterized by the presence of ≥3 criteria, prefrail (PF) men by 1-2 criteria and non-frail (NF) men by the absence of any criteria. Total testosterone (TT), sex hormone binding globulin (SHBG), follicle stimulating hormone (FSH), and luteinizing hormone (LH) were measured. The local research ethics committee approved the study. Results: The prevalence of F and PF was 7% and 45% respectively. Mean (95%CI) TT was lower in F and PF; 11.9 (10.9,12.9) and 13.6 (13.5,14) nmol/L respectively vs. 14.3 (13.9,14.7) nmol/L in NF (P<0.001). Logistic regression analysis including TT, LH, age, body mass index (BMI), number of co-morbidities and prescribed medication as predictor variables revealed that TT ≤12 nmol/L was associated with an odds ratio (OR) (95% CI) of 1.86 (1.07, 3.23) (P<0.05) for being F compared to NF. Among PF, unadjusted logistic regression analysis revealed that a TT ≤10 nmol/L was associated with an OR (95% CI) of 1.39 (1.08,1.79) (P<0.01), when compared with NF. However, hormone measures were not predictive of PF when age and other covariates were included. Conclusions: Although a causal relationship cannot be attributed to testosterone in the aetiology of frailty, low T levels are significantly associated with frailty.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».