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Enregistrement W2537337636 · doi:10.1080/0361073x.2016.1224649

Inflammation and Fat Mass as Determinants of Changes in Physical Capacity and Mobility in Older Adults Displaying A Large Variability in Body Composition: The NuAge Study

2016· article· en· W2537337636 sur OpenAlexafffund
J Lebon, R. Barsalani, Hélène Payette, Martin Brochu, Isabelle J. Dionne

Notice bibliographique

RevueExperimental Aging Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTrunkContext (archaeology)WaistMedicineC-reactive proteinAnthropometryCircumferenceBlood lipidsFat massPhysical therapyInternal medicineBody mass indexInflammationBiologyCholesterolMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Study context: Determining whether C-reactive protein (CRP), blood lipids, total and trunk fat mass (FM), and waist circumference (WC) are associated with changes in physical capacity over 3 years (Δ) in elderly. METHODS: One hundred twenty-two men and women 68-83 years of age participated in a 3-year follow-up study. Physical capacity was measured using five objective tests: (1) Timed Up and Go (TUG), (2) chair stand (CS), (3) normal walking speed (NWS), (4) fast walking speed (FWS), and (5) one-leg stand (LS), along with physical performance score (PPS) at baseline (T1) and 3 years later (T4). Total and trunk FM, WC, blood lipids, and CRP measured at baseline, were considered as potential predictors. RESULTS: At baseline, CRP and total FM were significantly correlated with all physical capacity tests, whereas trunk FM was correlated with CS and LS, and blood lipids only with FSW. No significant correlation was observed for WC. Total and trunk FM measured at baseline were correlated with ΔTUG and ΔPPS, whereas trunk FM and WC measured at baseline were correlated with ΔNWS. CRP and blood lipids, measured at baseline, were not associated with any changes over 3 years. At the end, WC measured at baseline was the strongest independent predictor for all physical capacity measures at baseline (T1), and ΔPPS measured over 3 years could be predicted by baseline WC. CONCLUSION: FM distribution seems more useful to determine physical capacity than inflammation. Interestingly, over a short follow-up of 3 years, WC significantly predicted changes in a composite score of physical activity. More studies are needed to elucidate factors that may influence physical capacity decline over time.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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