Is a small muscle mass index really detrimental for insulin sensitivity in postmenopausal women of various body composition status?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to determine if a small muscle mass index (MMI) is actually detrimental for insulin sensitivity when studying a large group of postmenopausal women displaying various body composition statuses and when age and visceral fat mass (VFM) are taken into account. METHODS: A cross-sectional study was conducted in 99 healthy postmenopausal women with a BMI of 28±4 kg/m(2). Fat mass and total fat-free mass (FFM) were obtained from DXA and VFM and MMI were estimated respectively by the equation of Bertin and by: Total FFM (kg)/height (m)(2). Fasting plasma insulin and glucose were obtained to calculate QUICKI and HOMA as an insulin sensitivity index. RESULTS: Total MMI and VFM were both significantly inversely correlated with QUICKI and positively with HOMA even when adjusted for VFM. A stepwise linear regression confirmed Total MMI and VFM as independent predictors of HOMA and plasma insulin level. CONCLUSIONS: A small muscle mass might not be detrimental for the maintenance of insulin sensitivity and could even be beneficial in sedentary postmenopausal women. The impact of muscle mass loss on insulin sensitivity in older adults needs to be further investigated.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».