Protein intake, physical activity and grip strength in European and North American community-dwelling older adults: a pooled analysis of individual participant data from four longitudinal ageing cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Higher dietary protein, alone or in combination with physical activity (PA), may slow the loss of age-related muscle strength in older adults. We investigated the longitudinal relationship between protein intake and grip strength, and the interaction between protein intake and PA, using four longitudinal ageing cohorts. Individual participant data from 5584 older adults (52 % women; median: 75 years, IQR: 71·6, 79·0) followed for up to 8·5 years (mean: 4·9 years, SD: 2·3) from the Health ABC, NuAge, LASA and Newcastle 85+ cohorts were pooled. Baseline protein intake was assessed with food frequency questionnaires and 24-h recalls and categorized into < 0·8, 0·8–<1·0, 1·0–<1·2 and ≥ 1·2 g/kg adjusted body weight (aBW)/d. The prospective association between protein intake, its interaction with PA, and grip strength (sex- and cohort-specific) was determined using joint models (hierarchical linear mixed effects and a link function for Cox proportional hazards models). Grip strength declined on average by 0·018 SD (95 % CI: –0·026, –0·006) every year. No associations were found between protein intake, measured at baseline, and grip strength, measured prospectively, or rate of decline of grip strength in models adjusted for sociodemographic, anthropometric, lifestyle and health variables (e.g., protein intake ≥ 1·2 v· < 0·8 g/kg aBW/d: β = –0·003, 95 % CI: –0·014, 0·005 SD per year). There also was no evidence of an interaction between protein intake and PA. We failed to find evidence in this study to support the hypothesis that higher protein intake, alone or in combination with higher PA, slowed the rate of grip strength decline in older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».