Handgrip strength and health outcomes: Umbrella review of systematic reviews with meta-analyses of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the present study was to assess both the credibility and strength of evidence arising from systematic reviews with meta-analyses of observational studies on handgrip strength and health outcomes. METHODS: An umbrella review of systematic reviews with meta-analyses of observational studies was conducted. We assessed meta-analyses of observational studies based on random-effect summary effect sizes and their p values, 95% prediction intervals, heterogeneity, small-study effects, and excess significance. We graded the evidence from convincing (Class I) to weak (Class IV). RESULTS: ). No outcome presented convincing evidence. Three associations showed Class II evidence (i.e., highly suggestive): (1) higher handgrip values at baseline were associated with a minor reduction in mortality risk in the general population (n = 34 studies; sample size = 1,855,817; relative risk = 0.72, 95% confidence interval (95%CI): 0.67-0.78), (2) cardiovascular death risk in mixed populations (n = 15 studies; relative risk = 0.84, 95%CI: 0.78-0.91), and (3) incidence of disability (n = 7 studies; relative risk = 0.76, 95%CI: 0.66-0.87). CONCLUSION: The present results show that handgrip strength is a useful indicator for general health status and specifically for early all-cause and cardiovascular mortality, as well as disability. To further inform intervention strategies, future research is now required to fully understand mechanisms linking handgrip strength scores to these health outcomes.
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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 | 0,109 | 0,312 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».