Application of <scp>Cut‐Points</scp> for Low Muscle Strength and Lean Mass in <scp>Mobility‐Limited</scp> Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Sarcopenia Definitions and Outcomes Consortium (SDOC) is a collaborative initiative seeking to develop and evaluate cut-points for low muscle strength and lean mass that predict an increased risk for slowness (usual walking speed <.8 m/s) among older adults. OBJECTIVES: The goal of the present study was to provide clinicians and researchers with an understanding of the diagnostic implications of using SDOC variables and cut-points in mobility-limited older adults. Using data from older individuals with specific conditions that render them at increased risk for mobility limitation, we evaluated the performance characteristics (ie, sensitivity and specificity) of five putative sarcopenia parameters and then compared these values with previously recommended diagnostic criteria for sarcopenia. DESIGN: Retrospective analysis of six randomized controlled trials enriched in persons at risk for mobility limitation. SETTING: National and international geriatric clinical research centers. PARTICIPANTS: A total of 925 mobility-limited older adults (≥55 years of age; 58% women) were included in the analysis. MEASUREMENTS: The prevalence of low muscle strength and lean mass were assessed using five candidate metrics discriminative of slowness. Analyses of sensitivity and specificity were used to compare muscle weakness criteria with published diagnostics for sarcopenia. RESULTS: Odds ratios (ORs) supported maximal grip strength (Grip max <35.5 and 20.0 in men and women, respectively) as the most discriminative of slowness in both men and women (OR = 3.66 and 3.53, respectively). More men (58%) than women (30%) fell below sex-specific maximal grip cut-points. When applying previously recommended sarcopenia component definitions in our population, we found that fewer individuals met those criteria (range = 6%-32%). CONCLUSION: A greater number of individuals fall below SDOC Grip max cut-points compared with previous recommendations. Clinicians and researchers working with older adults may consider these thresholds as an inclusive means to identify candidates for low-risk lifestyle promyogenic and function-promoting therapies. J Am Geriatr Soc 68:1445-1453, 2020.
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 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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».