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Enregistrement W3145228236 · doi:10.1093/ajcn/nqab051

Low protein intake, physical activity, and physical function in European and North American community-dwelling older adults: a pooled analysis of four longitudinal aging cohorts

2021· review· en· W3145228236 sur OpenAlexafffundabout
Nuno Mendonça, Linda M Hengeveld, Marjolein Visser, Nancy Presse, Helena Canhão, Eleanor M. Simonsick, Stephen B. Kritchevsky, Anne B. Newman, Pierrette Gaudreau, Carol Jagger

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchMinisterie van Volksgezondheid, Welzijn en SportEuropean CommissionNational Institute on AgingAfrican Bird ClubHorizon 2020 Framework ProgrammeMedical Research CouncilDunhill Medical Trust
Mots-clésGerontologyPhysical activityLongitudinal studyMedicineBody mass indexPhysical fitnessPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dietary protein may slow the decline in muscle mass and function with aging, making it a sensible candidate to prevent or modulate disability progression. At present, studies providing reliable estimates of the association between protein intake and physical function, and its interaction with physical activity (PA), in community-dwelling older adults are lacking. OBJECTIVES: We investigated the longitudinal relation between protein intake and physical function, and the interaction with PA. METHODS: We undertook a pooled analysis of individual participant data from cohorts in the PROMISS (PRevention Of Malnutrition In Senior Subjects in the European Union) consortium (the Health Aging and Body Composition Study, Quebec Longitudinal Study on Nutrition and Successful Aging, Longitudinal Aging Study Amsterdam, and Newcastle 85+) in which 5725 community-dwelling older adults were followed up to 8.5 y. The relation between protein intake and walking speed was determined using joint models (linear mixed-effects and Cox proportional hazards models) and the relation with mobility limitation was investigated using multistate models. RESULTS: Higher protein intake was modestly protective of decline in walking speed in a dose-dependent manner [e.g., protein intake ≥1.2 compared with 0.8 g/kg adjusted body weight (aBW)/d: β = 0.024, 95% CI: 0.009, 0.032 SD/y], with no clear indication of interaction with PA. Participants with protein intake ≥0.8 g/kg aBW/d had also a lower likelihood of incident mobility limitation, which was observed for each level of PA. This association seemed to be dose-dependent for difficulty walking but not for difficulty climbing stairs. No associations between protein intake and other mobility limitations transitions were observed. CONCLUSIONS: Higher daily protein intake can reduce physical function decline not only in older adults with protein intake below the current RDA of 0.8 g/kg BW/d, but also in those with a protein intake that is already considered sufficient. This dose-dependent association was observed for each level of PA, suggesting no clear synergistic association between protein intake and PA in relation to physical function.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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