OBESITY AND LONGITUDINAL CHANGES OF HANDGRIP STRENGTH IN OLDER ADULTS FROM DIFFERENT CONTEXTS
Notice bibliographique
Résumé
It has been suggested that the amount of fat tissue may contribute to accelerated loss strength with aging. However, little is known about longitudinal associations between obesity and low muscle strength. To examine the predictive value of abdominal obesity on longitudinal changes of handgrip strength (HGS) in older men and women. Data on 803 community-dwelling older adults, between 65–74 years, were collected in 2012, 2014, 2016 in Natal (Brazil) and Saint-Hyacinthe (Canada). Sociodemographic characteristics, height, weight, waist circumference (WC) and HGS were assessed. Sex-specific linear mixed models were fitted to examine the trajectory of HGS according to quartiles of baseline WC. Among men, mean four year HGS was 2.62kg (p-value < 0.01). There was a gradient between decline of HGS and WC, with increasing decline among those with greatest waist circumference values (6.15 kg, p-value <0.001) after adjustment for age, research site, height and weight. In women, four year decline in HGS was smaller 1.0 kg (p-value < 0.01) and no association between baseline WC and decline in HGS was observed. Findings agree with previous cross-sectional research and emphasize the need for sex-specific analyses.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».