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Enregistrement W3112346017 · doi:10.1093/geroni/igaa057.861

Bedside Ultrasound Measures of Muscle Mass and Frailty Measures in Community-Dwelling Older Adults

2020· article· en· W3112346017 sur OpenAlexaffabout
Kenneth Madden, Boris Feldman, Shane Arishenkoff, Graydon S. Meneilly

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaMedicineMuscle massLean body massEtiologyPhysical therapyGerontologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The age-associated loss of muscle mass and strength in older adults is called sarcopenia, and it is associated with increased rates of falls, fractures, hospitalizations and death. Sarcopenia is one of the most common physical etiologies for increased frailty in older adults, and some recent work has suggested the use of Point-of care ultrasound (PoCUS) measures as a potential measure of muscle mass. The objective of this study was to examine the association of PoCUS measures of muscle thickness (MT) with measures of frailty in community-dwelling older adults. We recruited 150 older adults (age >= 65; mean age 80.0±0.5 years, 66 women, 84 men) sequentially from 5 geriatric medicine clinics (Vancouver General Hospital). We measured lean muscle mass (LMM, by bioimpedance assay) and an ultrasonic measure of muscle quantity (MT, vastus medialis muscle thickness) in all subjects, as well as two outcome measures of frailty (FFI, Fried Frailty Index; RCFS, Rockwood Clinical Frailty Scale). In our models, MT showed an inverse correlation with the FFI (Standardized β=-0.2320±0.107, p=0.032) but no significant correlation with the RCFS (Standardized β = -0.025±0.086, p=0.776). LMM showed no significant association with either FFI (Standardized β=-0.232±0.120, p=0.055) or RCFS (Standardized β = -0.043±0.119, p=0.719). Our findings indicate that PoCUS measures show potential as a way to screen for physical manifestations of frailty and might be superior to other bedside methods such as bioimpedance assay. However, PoCUS measures of muscle thickness will likely miss patients showing frailty in the much broader context captured by the RCFS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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