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Enregistrement W3183106751 · doi:10.1002/jcsm.12757

Association of sarcopenia with incident osteoporosis: a prospective study of 168,682 UK biobank participants

2021· article· en· W3183106751 sur OpenAlexaff
Fanny Petermann‐Rocha, Lyn D Ferguson, Stuart R. Gray, Irene Rodríguez‐Gómez, Naveed Sattar, Stefan Siebert, Frederick K. Ho, Jill P. Pell, Carlos Celis‐Morales

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNorthwest Regional Development AgencyAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésSarcopeniaMedicineOsteoporosisProspective cohort studyHazard ratioInternal medicinePathologicalProportional hazards modelBiobankConfoundingEpidemiologyGerontologyPhysical therapyConfidence intervalBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sarcopenia often co‐occurs with osteoporosis in cross‐sectional studies. However, this association has rarely been studied in prospective studies. This study aimed to investigate the association between sarcopenia categories—along with its individual components—and incident osteoporosis in both middle‐aged and older men and women from the UK Biobank study. Methods A total of 168,682 participants (48.8% women, aged 37 to 70 years at baseline) were included in this prospective study. Categories of sarcopenia (pre‐sarcopenia and sarcopenia), and its individual components, were defined according to the EWGSOP2 criteria (2019). Associations with incident osteoporosis by sex were investigated using Cox‐proportional hazard models adjusted for socio‐demographic, lifestyle and health‐related factors, and morbidity count. Associations between categories of sarcopenia and incident osteoporosis were also investigated by age‐groups and subtype of osteoporosis (with and without pathological fractures). Results After a median follow‐up of 7.4 years, 6296 participants were diagnosed with osteoporosis. When the analyses were adjusted for a range of relevant confounding factors, pre‐sarcopenia was associated with 1.3‐times higher risk of osteoporosis in men (HR: 1.30 [95% CI: 1.03 to 1.63]) but not in women, and sarcopenia was associated with 1.66‐times increased osteoporosis risk in women (HR: 1.66 [95% CI: 1.33 to 2.08]) but not in men compared with people without sarcopenia or pre‐sarcopenia. A similar magnitude of associations was found in osteoporosis without pathological fractures but weaker for those with pathological fractures. Within the individual components, low muscle mass (HR women : 1.36 [95% CI: 1.22 to 1.51] and HR men : 3.07 [95% CI: 1.68 to 5.59]), followed by slow gait speed (HR women : 1.30 [95% CI: 1.17 to 1.45] and HR men : 1.70 [95% CI: 1.43 to 2.02]), were associated with a higher risk of incident osteoporosis in both sexes. Low grip strength was associated with a higher risk of incident osteoporosis in men (HR: 1.38 [95% CI: 1.15 to 1.65]), but not in women. No significant interaction between the exposures and incident osteoporosis by age groups were identified. Conclusions Our findings demonstrated that pre‐sarcopenic men and sarcopenic women had a higher risk of developing osteoporosis even after adjustment for a large range of potential confounders. Considering that sarcopenia could be prevented, health interventions to improve physical capability may delay or prevent the onset of osteoporosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations66
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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