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Enregistrement W3090664655 · doi:10.3389/fnut.2020.569270

Editorial: Nutritional Strategies to Promote Muscle Mass and Function Across the Health Span

2020· editorial· en· W3090664655 sur OpenAlexaff
Daniel R. Moore, Andrew Philp

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuscle massFunction (biology)GerontologyFront (military)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyEngineeringBiologyMechanical engineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle is a highly plastic tissue, able to remodel in response to its physical demands. This includes growth (i.e., hypertrophy) in response to the application of external forces (e.g., exercise) and loss (i.e., atrophy) in response to the withdrawal of these forces (e.g., detraining, immobilization). Given its central role in converting chemical energy to mechanical work, skeletal muscle is unquestionably important for individuals wishing to excel in athletic competition, effectively navigate rehabilitation settings (e.g., return to play, remobilization after injury), and perform activities of daily living (e.g., maintain functional independence with age). However, this tissue is a major contributor to the basal metabolic rate and is the preferred storage depot for dietary sugars and fats, which positions it as a vital tissue for the maintenance of metabolic health. Thus, maintaining an adequate quantity and quality of skeletal muscle is important for optimal health and performance throughout the lifespan. This recent special issue on "Nutritional strategies to promote muscle mass and function across the health span" represents a collection of 21 articles, including 12 original research articles, from 130 of the world leaders in the fields of muscle physiology, nutrition, and exercise physiology. A common theme throughout the special issue is the interactive effects of muscle contraction and dietary nutrients, in which exercise can "make nutrition better" and nutrition can improve muscle mass and function. For example, Oikawa et al. highlighted the importance of maintaining muscle activity to help stave off the deleterious effects of "anabolic resistance, " which is the impaired ability to utilize dietary amino acids to support muscle protein synthesis and tissue remodeling that ultimately leads to decrements in muscle mass and function. Importantly, the authors highlight that reduced daily step counts, which could be interpreted as "benign" inactivity in comparison to more severe immobility such as cast, bedrest, and spaceflight, is actually far more common in today's society and recapitulates the muscle deconditioning that is evident from these more extreme models of muscle disuse. This is an important health message given the recent (as of publication) shelter-at-home practices of ongoing pandemics (1). However, some potential nutritional strategies to minimize the loss of muscle mass and function could include greater protein intake (as suggested by Oikawa et al.), increased polyunstaturated fatty acids (PUFA's, as suggested by McGlory et al.), and/or creatine supplementation (as highlighted by Candow et al.), all of which may have greater efficacy in populations already at risk for low muscle mass and/or function such as the elderly and/or pre/post-operative patients. This discussion was also extended by Beaudry and Devries who highlighted the potential benefit of dietary protein (and potentially that which is dairy-based) and exercise (especially resistance exercise) in countering the metabolic

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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