Do Different Ascertainment Techniques Identify the Same Individuals as Sarcopenic in the Canadian Longitudinal Study on Aging?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Sarcopenia is associated with poor health outcomes such as disability, institutionalization, and mortality. Efforts to manage sarcopenia clinically have been hindered by challenges in determining how to ascertain sarcopenia status correctly. The objective of this project was to assess the agreement between the different methods of ascertaining sarcopenia recommended by expert groups. DESIGN: Cross-sectional study of baseline data (2011-2015) from the Canadian Longitudinal Study on Aging. SETTING: Population-based multicenter study of community-dwelling participants. PARTICIPANTS: Eligible participants (n = 12,646) aged 65 to 85 living within 25 to 50 km of 11 data collection sites in Canada. The analyses included 10,820 participants with the data required to diagnose sarcopenia. MEASUREMENTS: Sarcopenia was operationalized as appendicular lean mass (ALM), ALM and grip strength, ALM and gait speed, and grip strength and gait speed. Within each combination, ALM was adjusted for height squared, weight, body mass index, and the residual of regressing lean mass on height and fat mass. The lowest 20th sex-specific percentile values were used as the cutoffs for low ALM. Low grip strength cutoffs of 35.5 kg for men and 20 kg for women and a gait speed cutoff of .8 m/s were used. RESULTS: The mean age was 73.0 ± 5.6 years, and 51.9% of the sample was male. The agreement (Cohen's κ) between the different combinations of variables used to ascertain sarcopenia status was below .50. Agreement for the different lean mass adjustment techniques ranged from .04 to .76. CONCLUSION: The combination of variables used to ascertain sarcopenia and many of the ALM adjustment techniques have insufficient agreement to be considered equivalent. This has important clinical implications for the management of sarcopenia because treatments may differ based on how sarcopenia is identified. To improve the clinical utility of sarcopenia, a unified definition of sarcopenia is required.
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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 | 0,116 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».