MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121921172 · doi:10.1093/ajcn/nqaa360

Prospective associations of protein intake parameters with muscle strength and physical performance in community-dwelling older men and women from the Quebec NuAge cohort

2020· article· en· W3121921172 sur OpenAlexafffundabout
Linda M Hengeveld, Stéphanie Chevalier, Marjolein Visser, Pierrette Gaudreau, Nancy Presse

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeMcGill University Health CentreCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGerontologyProspective cohort studyCohortMedicineMuscle strengthCohort studyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dietary protein has been related to muscle function in aging. Beyond total intake, parameters such as protein distribution across meals might also be important. OBJECTIVES: We aimed to examine prospective associations of different protein intake parameters with muscle strength and physical performance in community-dwelling older men and women. METHODS: In total, 524 men and 574 women aged 67-84 y at baseline (T1) were followed annually for 3 y (T2, T3, T4). Outcomes included handgrip strength (kPa), knee extensor strength (kg), and physical performance (Timed Up and Go, s) at T4, and their 3-y changes (T4 minus T1). Protein intake parameters were assessed using nine 24-h recalls collected over 3 y (T1, T2, T3) and included daily total intake (g/d), number of protein-providing meals and snacks, and protein distribution across meals (expressed as CV). Associations were examined by multivariable linear regression models including all protein intake parameters simultaneously. Also, the optimal protein dose (g) per meal for the maximum effect size of total daily intake was determined. RESULTS: Higher daily protein intake was associated with better knee extensor strength and physical performance at T4 in both sexes and less physical performance decline in women. Optimal protein doses per meal were 30-35 g in men and 35-50 g in women for these outcomes. In men, more uneven protein distribution was associated with better physical performance at T4 and less handgrip strength decline. In women, a higher number of protein-providing snacks was associated with better handgrip strength and knee extensor strength at T4 and less handgrip strength decline. In neither sex was number of protein-providing meals associated with outcomes. CONCLUSIONS: Higher daily protein intake, up to 30-50 g protein/meal, may contribute to better knee extensor strength and physical performance in generally well-functioning older men and women. More aspects of protein intake may contribute to muscle strength and physical performance than solely the daily quantity, notably the protein dose per meal.

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)0,001
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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Clinical NutritionMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207