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Enregistrement W3173442058 · doi:10.1002/jbm4.10527

Combination of <scp>DXA</scp> and <scp>BIS</scp> Predicts Jump Power Better Than Traditional Measures of Sarcopenia

2021· article· en· W3173442058 sur OpenAlexaff
Benjamin Rush, Neil Binkley, Diane Krueger, Yosuke Yamada, Adam J. Kuchnia

Notice bibliographique

RevueJBMR Plus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensOsteoporosis Canada
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésSarcopeniaLean body massMedicineIntracellularMuscle massJumpUrologyInternal medicineChemistryBody weightPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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