Heterogeneous effects of old age on human muscle oxidative capacity in vivo: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite intensive efforts to understand the extent to which skeletal muscle mitochondrial capacity changes in older humans, the answer to this important question remains unclear. To determine what the preponderance of evidence from in vivo studies suggests, we conducted a systematic review and meta-analysis of the effects of age on muscle oxidative capacity as measured noninvasively by magnetic resonance spectroscopy. A secondary aim was to examine potential moderators contributing to differences in results across studies, including muscle group, physical activity status, and sex. Candidate papers were identified from PubMed searches (n = 3561 papers) and the reference lists of relevant papers. Standardized effects (Hedges’ g) were calculated for age and each moderator using data from the 22 studies that met the inclusion criteria (n = 28 effects). Effects were coded as positive when older (age, ≥55 years) adults had higher muscle oxidative capacity than younger (age, 20–45 years) adults. The overall effect of age on oxidative capacity was positive (g = 0.171, p < 0.001), indicating modestly greater oxidative capacity in old. Notably, there was significant heterogeneity in this result (Q = 245.8, p < 0.001; I 2 = ∼70%–90%). Muscle group, physical activity, and sex were all significant moderators of oxidative capacity (p ≤ 0.029). This analysis indicates that the current body of literature does not support a de facto decrease of in vivo muscle oxidative capacity in old age. The heterogeneity of study results and identification of significant moderators provide clarity regarding apparent discrepancies in the literature, and indicate the importance of accounting for these variables when examining purported age-related differences in muscle oxidative capacity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».