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Enregistrement W4320480805 · doi:10.1016/j.arr.2023.101883

An elusive consensus definition of sarcopenia impedes research and clinical treatment: A narrative review

2023· review· en· W4320480805 sur OpenAlexafffund
Giulia Coletta, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueAgeing Research Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster Institute for Research on Aging, McMaster UniversityCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSarcopeniaMuscle massLean body massNarrative reviewWeaknessIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationDiseaseMedicineMuscle diseaseFunction (biology)PsychologyPathologyBiologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The definition of sarcopenia, the age-related loss of muscle mass, has evolved since the term's inception and yet there is no consensus. Many of the identified definitions of sarcopenia centre their criteria around the loss of muscle mass, loss of function, and weakness. Common variables to various definitions of sarcopenia are appendicular lean soft tissue mass (often called muscle mass), grip strength, and gait speed. However, a lack of consensus remains among operational definitions and diagnostics for this newly recognized disease and may be attributed to the absence of appropriate tools that accurately measure the outcomes of interest, such as skeletal muscle instead of lean mass. In this narrative review, we describe the evolution of the consensus groups' definition of sarcopenia, address the need for more accurate measures of muscle mass and function, and effective, low-cost treatments (i.e., resistance training and diet) for this disease. Consensus on what constitutes sarcopenia is critical to propel research in the field and, importantly, provide what prognostic value a sarcopenia diagnosis provides and how such a patient would be treated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,817
Tête enseignante GPT0,692
Écart entre enseignants0,125 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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