Relationship Between Plasma Homocysteine and Bone Density, Lean Mass, Muscle Strength and Physical Function in 1480 Middle-Aged and Older Adults: Data from NHANES
Notice bibliographique
Résumé
Hyperhomocysteinemia induces oxidative stress and chronic inflammation (both of which are catabolic to bone and muscle); thus, we examined the association between homocysteine and body composition and physical function in middle-aged and older adults. Data from the National Health and Nutrition Examination Survey was used to build regression models. Plasma homocysteine (fluorescence immunoassay) was used as the exposure and bone mineral density (BMD; dual-energy X-ray absorptiometry; DXA), lean mass (DXA), knee extensor strength (isokinetic dynamometer; newtons) and gait speed (m/s) were used as outcomes. Regression models were adjusted for confounders (age, sex, race/Hispanic origin, height, fat mass %, physical activity, smoking status, alcohol intakes, cardiovascular disease, diabetes, cancer and vitamin B12). All models accounted for complex survey design by using sampling weights provided by NHANES. 1480 adults (median age: 64 years [IQR: 56, 73]; 50.3% men) were included. In multivariable models, homocysteine was inversely associated with knee extensor strength (β = 0.98, 95% CI 0.96, 0.99, p = 0.012) and gait speed (β = 0.85, 95% CI 0.78, 0.94, p = 0.003) and borderline inversely associated with femur BMD (β = 0.84, 95% CI 0.69, 1.03, p = 0.086). In the sub-group analysis of older adults (≥ 65 years), homocysteine was inversely associated with gait speed and femur BMD (p < 0.05) and the slope for knee extensor strength and whole-body BMD were in the same direction. No significant associations were observed between homocysteine and total or appendicular lean mass in the full or sub-group analysis. We found inverse associations between plasma homocysteine and muscle strength/physical function, and borderline significant inverse associations for femur BMD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».