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Enregistrement W3197220083 · doi:10.1093/ajcn/nqab260

Physical activity and fat-free mass during growth and in later life

2021· article· en· W3197220083 sur OpenAlexfundno aff
Klaas R. Westerterp, Yosuke Yamada, Hiroyuki Sagayama, Philip N. Ainslie, Lene Frost Andersen, Liam Anderson, Lenore Arab, Issad Baddou, Kweku Bedu-Addo, Ellen E. Blaak, Stéphane Blanc, A. Bonomi, Carlijn V. C. Bouten, Pascal Bovet, Maciej S. Buchowski, Nancy F. Butte, Stefan Gerardus Camps, Graeme L. Close, Jamie A. Cooper, Sai Krupa Das, Richard Cooper, Lara R. Dugas, Ulf Ekelund, Sonja Entringer, Terrence Forrester, Barry W. Fudge, Annelies Goris, Michael Gurven, Catherine Hambly, Asmaa El Hamdouchi, Marije B. Hoos, Sumei Hu, Noorjehan Joonas, Annemiek M. Joosen, Peter T. Katzmarzyk, Kitty P. Kempen, Misaka Kimura, William E. Kraus, Robert F. Kushner, Estelle V. Lambert, William R. Leonard, Nader Lessan, Corby K. Martin, Anine Christine Medin, Erwin P. Meijer, James C. Morehen, James P. Morton, Marian L. Neuhouser, Theresa A. Nicklas, Robert Ojiambo, Kirsi H. Pietiläinen, Yannis Pitsiladis, Jacob Plange‐Rhule, Guy Plasqui, Ross L. Prentice, Roberto Rabinovich, Susan B. Racette, David A. Raichlen, Éric Ravussin, Rebecca M. Reynolds, Susan B. Roberts, Albertine J. Schuit, Anders Sjödin, Eric Stice, Samuel S. Urlacher, Giulio Valenti, Ludo M. Van Etten, Edgar van Mil, Jonathan C. K. Wells, George Wilson, Brian M. Wood, Jack A. Yanovski, Tsukasa Yoshida, Xueying Zhang, Alexia J. Murphy‐Alford, Cornelia Loechl, Amy Luke, Herman Pontzer, Jennifer Rood, Dale A. Schoeller, William W. Wong, John R. Speakman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of General Medical SciencesBispebjerg HospitalNovo Nordisk FondenHospital for Sick ChildrenNational Cancer InstituteUniversidad de ChileInternational Atomic Energy AgencyGöteborgs UniversitetNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversiteit MaastrichtLunds UniversitetNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésFat free massPhysical activityPsychologyFat massMedicineBody mass indexInternal medicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical activity may be a way to increase and maintain fat-free mass (FFM) in later life, similar to the prevention of fractures by increasing peak bone mass. OBJECTIVES: A study is presented of the association between FFM and physical activity in relation to age. METHODS: In a cross-sectional study, FFM was analyzed in relation to physical activity in a large participant group as compiled in the International Atomic Energy Agency Doubly Labeled Water database. The database included 2000 participants, age 3-96 y, with measurements of total energy expenditure (TEE) and resting energy expenditure (REE) to allow calculation of physical activity level (PAL = TEE/REE), and calculation of FFM from isotope dilution. RESULTS: PAL was a main determinant of body composition at all ages. Models with age, fat mass (FM), and PAL explained 76% and 85% of the variation in FFM in females and males < 18 y old, and 32% and 47% of the variation in FFM in females and males ≥ 18 y old, respectively. In participants < 18 y old, mean FM-adjusted FFM was 1.7 kg (95% CI: 0.1, 3.2 kg) and 3.4 kg (95% CI: 1.0, 5.6 kg) higher in a very active participant with PAL = 2.0 than in a sedentary participant with PAL = 1.5, for females and males, respectively. At age 18 y, height and FM-adjusted FFM was 3.6 kg (95% CI: 2.8, 4.4 kg) and 4.4 kg (95% CI: 3.2, 5.7 kg) higher, and at age 80 y 0.7 kg (95% CI: -0.2, 1.7 kg) and 1.0 kg (95% CI: -0.1, 2.1 kg) higher, in a participant with PAL = 2.0 than in a participant with PAL = 1.5, for females and males, respectively. CONCLUSIONS: If these associations are causal, they suggest physical activity is a major determinant of body composition as reflected in peak FFM, and that a physically active lifestyle can only partly protect against loss of FFM in aging adults.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,357 · 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'admission1
Résumé présentoui

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