Lower insulin level is associated with sarcopenia in community-dwelling frail and non-frail older adults
Notice bibliographique
Résumé
Background Sarcopenia is common among older individuals with and without type 2 diabetes mellitus (T2DM). There are conflicting evidence in support of the role of insulin in the development of age-related and T2DM-related sarcopenia. We investigated the relationships between the levels of fasting insulin and other blood biomarkers related to insulin or lipid metabolism with the presence of sarcopenia in two independent studies. Materials and methods In 246 pre-frail frail older individuals with ( n = 41) and without T2DM ( n = 205) in the Singapore Frailty Interventional Trial, sarcopenia was defined by low appendicular lean mass (ALM) relative to total body mass (skeletal muscle index, SMI = ALM/height 2 ) and low lower limb strength or gait speed according to the Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS) criteria released in 2019, and related to levels of fasting insulin and glucose, C-peptide, IGF-1, leptin, and active ghrelin. This investigation was validated in another independent study sample of 189 robust and pre-frail frail elderly in the Singapore Longitudinal Aging Study Wave 2 (SLAS-2). Results Compared to non-sarcopenic individuals, those with sarcopenia and possible sarcopenia showed significantly lower fasting insulin ( p < 0.05) in pre-frail/frail and non-frail older individuals. Consistent trends of relationships were observed for serum levels of C-peptide, IGF-1, leptin, and active ghrelin. In multivariable logistic regression models, sarcopenia was independently associated with low insulin ( p < 0.05). Levels of fasting insulin, C-peptide, and leptin were also significantly associated with BMI, SMI, knee extension strength, gait speed, and physical activity score. Conclusion Dysregulated insulin secretion in diabetic and non-diabetic older individuals may play an important role in age-related and diabetes-related sarcopenia.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».