Combination of <scp>DXA</scp> and <scp>BIS</scp> Predicts Jump Power Better Than Traditional Measures of Sarcopenia
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Traditional diagnostic criteria for sarcopenia use dual‐energy X‐ray absorptiometry (DXA)‐measured appendicular lean mass (ALM), normalized to height (ALM/ht 2 ) or body mass index (ALM/BMI) to define low muscle mass. However, muscle function declines with aging before the loss of muscle mass is detected by ALM. This is likely due, in part, to qualitative muscle changes such as extracellular and intracellular fluid compartment shifts uncaptured by DXA. We propose combining bioimpedance spectroscopy (BIS), which estimates extracellular and intracellular compartment volume, with DXA to more accurately predict muscle function. This combination may help incorporate muscle quality, thereby improving sarcopenia diagnosis. We cross‐sectionally analyzed data from 248 Black and White participants aged 25 to 75 years from the Midlife in the United States Refresher Cohort. We proposed two novel muscle measures: ALM corrected by the BIS‐derived whole‐body extracellular to intracellular fluid ratio (E/I) and leg lean mass (LLM) corrected by leg‐specific E/I, creating (ALM/(E/I) W ) and (LLM/(E/I) L ), respectively. We compared the associations of traditional muscle measures, ALM/(E/I) W , and LLM/(E/I) L , with grip strength and lower limb power using jumping mechanography. LLM/(E/I) L explained jump power best at R 2 = 0.803 compared with ALM/(E/I) W ( p < 0.0001) and all other measures. ALM/(E/I) W explained jump power second best ( R 2 = 0.759) but not significantly better than traditional muscle measures. No muscle measure performed better than covariates when predicting handgrip strength. LLM/(E/I) L outperformed ALM/ht 2 and ALM/BMI when predicting jump power. We propose LLM/(E/I) L is a powerful and clinically relevant method that accounts for muscle quality. © 2021 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle