SARCOPENIA: REVISITING CRITERIA DEFINITION AND ASSOCIATION WITH PROTEIN INTAKE AND INSULIN RESISTANCE
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia is an important component of frailty and its diagnosis could lead to specific intervention to improve functional capacity in older adults. There are several clinical oriented criteria definitions of sarcopenia available in literature for case finding based on low gait speed and handgrip strength. These criteria may be too sensitive, mandating unnecessary body composition measures. Total protein intake is important for muscle mass maintenance but we will present evidence from the Quebec Longitudinal Study on Nutrition and Successful Aging (NuAge) Study that distribution across meals may also prevent losses. Although muscle is considered the principal site of glucose uptake and its loss to contribute to the development of insulin resistance, these assumptions have not always been verified. The method used to present muscle mass index correcting absolute mass by either height squared or weight could account for the discrepancies in establishing the relationship with insulin resistance. Data from the NuAge Study will illustrate this concept and arguments will be brought forth to propose the most appropriate method. Furthermore, several hormonal and inflammatory factors associated with insulin resistance are also responsible for loss of muscle mass, therefore creating a false relationship between insulin resistance and low muscle mass. Using data from the NuAge Study, we will show how the application of logistic regression analysis of these factors along with muscle mass index will disentangle this spurious association.
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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 | 0,019 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».