Protein Intake and Disability Trajectories in Very Old Adults: The Newcastle 85+ Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether protein intake is associated with better disability trajectories in the oldest adults (≥85) and whether muscle mass and muscle strength would partially mediate this. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Newcastle-upon-Tyne and North Tyneside, United Kingdom. PARTICIPANTS: Community-dwelling older adults aged 85 at baseline (N=722). METHODS: Protein intake was estimated using two 24-hour multiple-pass recalls at baseline. Disability was measured as difficulty performing 17 activities of daily living at baseline and 18, 36, and 60 months. Trajectories were derived using mortality-adjusted group-based trajectory modelling. The effect of protein intake (g/kg of adjusted body weight (aBW)/d) on disability trajectories was examined using multinomial logistic regression. RESULTS: Participants had 4 distinct disability trajectories (between the ages of 85 and 90: constant very low (AT1), mild (AT2), moderate (AT3), and severe (AT4). Each unit increase in protein (g) per kg of aBW/d was associated with greater odds of AT1 (odds ratio (OR=7.97, 95% confidence interval (CI)=1.96-32.43, p = .004) and AT2 (OR=3.28, 95% CI=1.09-9.87, p = .03) than of AT4 over 5 years in models adjusted for selected covariates. Participants with protein intake of 1.0 g/kg aBW/d or more were more likely to belong to AT1 (OR=3.65, 95% CI=1.59-8.38, p = .009) and AT2 (OR=2.12, 95% CI=1.16-3.90, p = .01) than to AT4. CONCLUSION: Higher protein intake, especially 1.0 g/kg aBW/d or more, was associated with better disability trajectories in the oldest adults. These findings will inform new dietary strategies to support active, healthy ageing. J Am Geriatr Soc 67:50-56, 2019.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».