The utility of the ultrasonographic assessment of the lower leg muscles to evaluate sarcopenia and muscle quality in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The assessment of muscle quality is expected to help predict the prognosis of sarcopenia and examine the response to intervention. Ultrasonography can be used to evaluate approaches for determining muscle quantity and quality. We focused on the lower leg muscles and examined the relationship between the ultrasonographic assessments and the components of sarcopenia and muscle quality by comparing them with those of the quadriceps muscle (QFM). Methods 47 physically healthy older participants aged 78.3 ± 6.0 years (53% male) were enrolled in this cross‐sectional study. Muscle thickness (MT) and echo intensity (EI) of the lower leg muscles and QFM were assessed with ultrasonography. Muscle mass, grip strength, and gait speed, and lower leg muscle strength were measured. Muscle quality was calculated using a formula: leg muscle strength/leg muscle mass. Results The MTs and EIs of the tibialis anterior muscle (TA) and QFM were significantly associated with grip and leg strength. We observed a significant correlation in the MTs and EIs of the lower leg muscles and QFM. The EIs of the lower leg muscles and QFM showed significant negative correlations with muscle quality. In the multiple linear regression model, the EI of the TA and QFM was extracted as an independent factor of muscle quality (TA: β = −0.35, p = 0.0358; QFM: β = −0.30, p = 0.0327). Conclusions The ultrasonographic assessments of the lower leg muscles, especially the TA, were associated with sarcopenia components and muscle quality equal to or greater than those of the QFM.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».