Pediatric Sarcopenia: A Paradigm in the Overall Definition of Malnutrition in Children?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition is a common complication in children with chronic diseases. Sarcopenia is one component of malnutrition, characterized by reduced skeletal muscle mass (SMM) and muscle function. The presence of sarcopenia is associated with adverse outcomes in children. Although there is growing research interest in sarcopenia, no review has been done on this novel concept in pediatrics. The purpose of this review was to explore current evidence in sarcopenia with and without obesity and to evaluate the knowledge gaps in the assessment of childhood sarcopenia. METHODS: A total of 12 articles retrieved from PubMed or Web of Science databases were included. RESULTS: Limited studies have elucidated sarcopenia in pediatrics. Challenges in sarcopenia assessment include heterogeneity in definition and absence of standardized body composition methods used to measure SMM and muscle function tests. There is a lack of age-specific and gender-specific normative data for SMM, particularly in young children and infants. None of the studies incorporated muscle function assessment, causing potential bias and misclassification of sarcopenia. The research in childhood sarcopenia is also hampered by low study quality, limited number of outcomes-based research, and lack of longitudinal data. CONCLUSION: Consensus needs to be reached in methodological approaches in sarcopenia diagnosis, body composition measurements, and age-appropriate muscle function tests in pediatrics. Careful considerations on growth, neurocognitive status, and factors influencing development in various clinical populations are warranted. Early identification of sarcopenia is crucial to enable targeted treatment and prevention to be carried out across the pediatric clinical populations.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».