Longitudinal Associations of Serum 25-hydroxyvitamin D, Physical Activity, and Knee Pain and Dysfunction with Muscle Loss in Community-dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To describe the associations of between-person and within-person variability in serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D), physical activity (PA), and knee pain and dysfunction with muscle mass, strength, and muscle quality over 10 years in community-dwelling older adults. Method: Participants (N = 1033; 51% women; mean age 63 ± 7.4 years) were measured at baseline, 2.5, 5, and 10 years. Lower limb lean mass (LLM) was assessed using dual energy X-ray absorptiometry, lower limb muscle strength (LMS) using a dynamometer, and lower limb muscle quality (LMQ) calculated as LMS/LLM. Knee pain and dysfunction were assessed using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) index. PA was measured using pedometers. Linear-mixed effect regression models, with adjustment for confounders, were used to estimate the association of within-person and between-person variability in PA, 25(OH)D, and WOMAC scores with muscle mass, strength, and muscle quality. Results: Both between-person and within-person increases in PA were associated with LLM, LMS, and LMQ (all P < 0.05). Within-person and between-person increases in knee pain and dysfunction were associated with LLS and LMQ, but not with LLM (all P < 0.05). Between-person effects showed that higher average 25(OH)D was associated with a higher 10-year average LLM, LMS, and LMQ (all P < 0.05), whereas within-person increases in average 25(OH)D were associated with a higher LMS and LMQ, but not with LLM. Conclusions: Variability in 25(OH)D, pain, and dysfunction within an individual over time is related to muscle changes in that individual. Increasing one's own PA level further increases muscle mass, strength, and quality supporting the clinical recommendation of promoting PA to reduce age-related muscle loss.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».