Relationship of Fat Mass Index and Fat Free Mass Index With Body Mass Index and Association With Function, Cognition and Sarcopenia in Pre-Frail Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Body mass index (BMI) is an inadequate marker of obesity, and cannot distinguish between fat mass, fat free mass and distribution of adipose tissue. The purpose of this study was twofold. First, to assess cross-sectional relationship of BMI with fat mass index (FMI), fat free mass index (FFMI) and ratio of fat mass to fat free mass (FM/FFM). Second, to study the association of FMI, FFMI and FM/FFM with physical function including sarcopenia, and cognition in pre-frail older adults. Methods: Cross-sectional study of 191 pre-frail participants ≥ 65 years, 57.1% females. Data was collected on demographics, cognition [Montreal Cognitive Assessment (MoCA)], function, frailty, calf circumference, handgrip strength (HGS), short physical performance battery (SPPB) and gait speed. Body composition was measured using InBody S10. FMI, FFMI and FM/FFM were classified into tertiles (T1, T2, T3) with T1 classified as lowest and T3 highest tertile respectively and stratified by BMI. Results: Higher FFMI and lower FM/FFM in the high BMI group were associated with better functional outcomes. Prevalence of low muscle mass was higher in the normal BMI group. FMI and FM/FFM were significantly higher in females and FFMI in males with significant gender differences except for FFMI in ≥ 80 years old. Small calf circumference was significantly less prevalent in the highest tertile of FMI, FM/FMI and FFMI. Prevalence of sarcopenic obesity and low physical function (HGS, gait speed and SPPB scores) were significantly higher in the highest FMI and FM/FFM tertile. Highest FFMI tertile group had higher physical function, higher MoCA scores, lower prevalence of sarcopenic obesity and sarcopenia, After adjustment, highest tertile of FFMI was associated with lower odds of sarcopenia especially in the high BMI group. Highest tertile of FM/FFM was associated with higher odds of sarcopenia. Higher BMI was associated with lower odds of sarcopenia. Conclusion: FFMI and FM/FFM may be a better predictor of functional outcomes in pre-frail older adults than BMI. Cut-off values for healthy BMI values and role of calf circumference as a screening tool for sarcopenia need to be validated in larger population. Health promotion intervention should focus on FFMI increment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».