Prospective associations of protein intake parameters with muscle strength and physical performance in community-dwelling older men and women from the Quebec NuAge cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».