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Enregistrement W2899420884 · doi:10.1111/jgs.15592

Protein Intake and Disability Trajectories in Very Old Adults: The Newcastle 85+ Study

2018· article· en· W2899420884 sur OpenAlexfundno aff
Nuno Mendonça, Antoneta Granic, Tom R. Hill, Mario Siervo, John C. Mathers, Andrew Kingston, Carol Jagger

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEuropean Society for Clinical Nutrition and MetabolismRural Development AdministrationHorizon 2020 Framework ProgrammeMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilDunhill Medical Trust
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioDemographyLogistic regressionProspective cohort studyCohortOddsMultinomial logistic regressionCohort studyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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