COMPARING SUBJECTS EWGSOP SARCOPENIC STATUS AND THEIR CLINICAL FRAILTY SCALE LEVEL
Notice bibliographique
Résumé
The European Working Group of Sarcopenia in Older People (EWGSOP) classifies normal, presarcopenia, sarcopenia, and severe sarcopenia depending on lean muscle mass, grip strength and gait speed. The Clinical Frailty Scale (CFS) has 9 classifications. Prevalence of sarcopenia and frailty increase with age. Are they two sides of the same coin? Seniors participating in an exercise study were evaluated for sarcopenic status. Blinded to this information, they were evaluated using the CFS and classified accordingly. Data was obtained from 39 participants (6 men), average age 75.7years (67–90). Average MMSE 29.1 (22–30), MoCA 26.4 (18–30). 11 were normal, 11 were obese, the remainder various stages of sarcopenia. 24 were CFS 3 or higher. Poor correlation was found between EWGSOP sarcopenic status and CFS (R=0.43), lean muscle mass (appendicular lean mass/height2) and CFS (R=0.21 in women), EWGSOP grip strength cut-offs and CFS (R=0.46). However, good correlation was found between CFS and 6m absolute walk time (R=0.82) and gait speed (R=-0.61). This study is limited by fewer individuals in the sarcopenic or frail spectrum. This study suggests there is poor correlation between sarcopenic status (as defined by EWGSOP criteria), absolute muscle mass or grip strength and CFS. However, there was good correlation with gait time and speed, suggesting that functional measures of muscle are more important than absolute muscle mass in the development of frailty. Sarcopenia, as defined by EWGSOP does not equate to frailty as defined by CFS. The use of standardized definitions has important implications for research into potential therapeutic interventions.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».