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Enregistrement W2920920502 · doi:10.1093/gerona/glz081

Establishing the Link Between Lean Mass and Grip Strength Cut Points With Mobility Disability and Other Health Outcomes: Proceedings of the Sarcopenia Definition and Outcomes Consortium Conference

2019· article· en· W2920920502 sur OpenAlexaff
Peggy M. Cawthon, Thomas G. Travison, Todd M. Manini, Sheena Patel, Karol M. Pencina, Roger A. Fielding, Jay Magaziner, Anne B. Newman, Todd T. Brown, Douglas P. Kiel, Steve Cummings, Michelle Shardell, Jack M. Guralnik, Linda J. Woodhouse, Marco Pahor, Ellen F. Binder, Ralph B. D’Agostino, Xue Quian-Li, Eric Orwoll, Francesco Landi, Denise Orwig, L. Schaap, Nancy K. Latham, Vasant Hirani, Timothy Kwok, Suzette L. Pereira, Daniel Rooks, Makoto Kashiwa, Moises Torres‐Gonzalez, Joseph P. Menetski, Rosaly Correa‐de‐Araujo, Shalender Bhasin

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionGöteborgs LäkaresällskapU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthChinese University of Hong KongNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNovo NordiskNational Center for Advancing Translational SciencesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekU.S. Department of Veterans AffairsSchool of Medicine, Boston UniversityStiftelsen för Strategisk ForskningNational Health and Medical Research CouncilNovo Nordisk FondenNational Heart, Lung, and Blood InstituteVetenskapsrådet
Mots-clésSarcopeniaGrip strengthLean body massGerontologyLink (geometry)Physical medicine and rehabilitationMedicinePsychologyPhysical therapyComputer scienceBody weightInternal medicineComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lack of consensus on how to diagnose sarcopenia has limited the ability to diagnose this condition and hindered drug development. The Sarcopenia Definitions and Outcomes Consortium (SDOC) was formed to develop evidence-based diagnostic cut points for lean mass and/or muscle strength that identify people at increased risk of mobility disability. We describe here the proceedings of a meeting of SDOC and other experts to discuss strategic considerations in the development of evidence-based sarcopenia definition. METHODS: Presentations and panel discussions reviewed the usefulness of sarcopenia as a biomarker, the analytical approach used by SDOC to establish cut points, and preliminary findings, and provided strategic direction to develop an evidence-based definition of sarcopenia. RESULTS: The SDOC assembled data from eight epidemiological cohorts consisting of 18,831 participants, clinical populations from 10 randomized trials and observational studies, and 2 nationally representative cohorts. In preliminary assessments, grip strength or grip strength divided by body mass index was identified as discriminators of risk for mobility disability (walking speed <0.8 m/s), whereas dual-energy X-ray absorptiometry-derived lean mass measures were not good discriminators of mobility disability. Candidate definitions based on grip strength variables were associated with increased risk of mortality, falls, mobility disability, and instrumental activities of daily living disability. The prevalence of low grip strength increased with age. The attendees recommended the establishment of an International Expert Panel to review a series of position statements on sarcopenia definition that are informed by the findings of the SDOC analyses and synthesis of literature. CONCLUSIONS: International consensus on an evidence-based definition of sarcopenia is needed. Grip strength-absolute or adjusted for body mass index-is an important discriminator of mobility disability and other endpoints. Additional research is needed to develop a predictive risk model that takes into account sarcopenia components as well as age, sex, race, and comorbidities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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

Citations128
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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