An Update on Protein, Leucine, Omega-3 Fatty Acids, and Vitamin D in the Prevention and Treatment of Sarcopenia and Functional Decline
Notice bibliographique
Résumé
Aging is associated with sarcopenia and functional decline, leading to frailty and disability. As a modifiable risk factor, nutrition may represent a target for preventing or postponing the onset of these geriatric conditions. Among nutrients, high-quality protein, leucine, vitamin D, and omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFA) are of particular interest for their demonstrated effects on skeletal muscle health. This narrative review aims to examine the recent observational and interventional evidence on the associations and the role of these nutrients in the muscle mass, strength, mobility, and physical function of free-living older adults, who are either healthy or at risk of frailty. Recent evidence supports a higher protein intake recommendation of 1.0–1.2 g/kg/day in healthy older adults; an evenly distributed mealtime protein intake or minimal protein per meal may be beneficial. In addition, vitamin D supplementation of 800–1000 IU, particularly when vitamin D status is low, and doses of ~3 g/day of n-3 PUFA may be favorable for physical function, muscle mass, and strength. Reviewed studies are highly heterogenous, yet the quantity, quality, and timing of intakes should be considered when designing intervention studies. Combined protein, leucine, vitamin D, and n-3 PUFA supplements may convey added benefits and may represent an intervention strategy in the prevention of sarcopenia and functional decline.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».