Prevalence of Sarcopenic Obesity in Adults with Class II/III Obesity Using Different Diagnostic Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective. Sarcopenic obesity (SO) is a hidden condition of reduced lean soft tissue (LST) in context of excess adiposity. SO is most commonly reported in older adults and both its risk and prevalence increase with age. A variety of body composition indices and cut points have been used to define this condition, leading to conflicting prevalence and risk prediction. Here, we investigate variability in the prevalence of SO in an adult sample of individuals with class II/III obesity (BMI ≥ 35 kg/m2) using different diagnostic criteria.Methods. SO definitions were identified from a literature review of studies using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) to assess LST. Demographics, anthropometrics, and body composition (by DXA) were measured in n=120 , 86% female (46.9 ± 11.1 years).Results. LST was extremely variable in individuals, even with similar body sizes, and observed across the age spectrum. The prevalence of SO ranged from 0 to 84.5% in females and 0 to 100% in males, depending upon the definition applied, with higher prevalence among definitions accounting for measures of body size or fat mass.Conclusion. SO is present, yet variable, in adults with class II/III obesity. Accounting for body mass or fat mass may identify a higher number of individuals with SO, although risk prediction remains to be studied.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».