Sarcopenia and sarcopenic obesity in chronic kidney disease: update on prevalence, outcomes, risk factors and nutrition treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review summarizes literature from the last 18 months reporting on sarcopenia (or its components) in chronic kidney disease (CKD). RECENT FINDINGS: The prevalence of sarcopenia in CKD is reported to be 5-62.5%, with higher rates observed later in the disease. Sarcopenic obesity rates are reported to be 2-23%. Sarcopenia in CKD is associated with increased risk of mortality, cardiovascular disease and vascular calcification. Risk factors include kidney disease itself and the impacts of CKD on lifestyle (reduced physical activity, diet changes). In earlier stages of CKD, if the risks from sarcopenia outweigh the risk of reaching end-stage renal disease, ensuring adequate energy intake combined with modest protein liberalization and physical activity may be indicated. Protein intakes above 1.3 g/kg of body weight per day should be avoided. For dialysis patients, interventions that provide a combination of carbohydrate, protein and fat appear more effective than those that provide protein alone, though it may take as long as 48 weeks for detectable changes in muscle mass. SUMMARY: Sarcopenia is prevalent in CKD as kidney disease significantly impacts muscle mass and function. Nutrition interventions can improve components of sarcopenia, with an emphasis on adequate energy and protein.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».