Defining terms commonly used in sarcopenia research: a glossary proposed by the Global Leadership in Sarcopenia (GLIS) Steering Committee
Notice bibliographique
Résumé
METHODS: The aim of this paper is to define terms commonly related to sarcopenia to enable standardization of these terms in research and clinical settings. The Global Leadership Initiative in Sarcopenia (GLIS) aims to bring together leading investigators in sarcopenia research to develop a single definition that can be utilized worldwide; work on a global definition of sarcopenia is ongoing. The first step of GLIS is to develop the common terminology, or a glossary, that will facilitate agreement on a global definition of sarcopenia as well as interpretation of clinical and research findings. RESULTS: Several terms that are commonly used in sarcopenia research are defined, including self-reported measures of function and ability; objective physical performance tests; and measures related to muscle function and size. CONCLUSION: As new methods and technologies are developed, these definitions may be expanded or refined over time. Our goal is to promote this common language to describe sarcopenia and its components in clinical and research settings in order to increase clinical awareness and research interest in this important condition. We hope that the use of common terminology in sarcopenia research will increase understanding of the concept and improve communication around this important age-related condition.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».