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Enregistrement W4362474151 · doi:10.2147/cia.s404734

The Relationship Between Sarcopenia, Cognitive Impairment, and Cerebral White Matter Hyperintensity in the Elderly

2023· article· en· W4362474151 sur OpenAlexaboutno aff
Kangrui Zhang, Kang-Di Zhang, Qiuwan Liu, Juncang Wu

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopeniaHyperintensityCognitive impairmentCognitionWhite matterPhysical medicine and rehabilitationGerontologyInternal medicineMagnetic resonance imagingPsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To explore the relationship between sarcopenia-related indices, cognitive impairment and cerebral white matter hyperintensities. Patients and methods: Ninety-five hospitalized older adults aged 60 years and older were used in this study. Three sarcopenia-related indicators were measured: hand grip strength (Measured with a spring-type dynamometer), gait speed (6m step speed method), and appendicular skeletal muscle mass (ASM, bioelectrical impedance). Sarcopenia was defined according to the Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS) criteria. Cognitive function was assessed using Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Cerebral white matter hyperintensity was assessed using 3.0T superconducting magnetic resonance imaging. Results: In both men and women, these three indices of sarcopenia were significantly and negatively correlated with WMH grades, except for appendicular skeletal muscle mass and WMH grades in women. Scores on the MoCA scale were significantly positive correlated with grip strength, and ASM, both in men and women. After adjusting for confounders and WMHs, regression analyses showed an increased incidence of cognitive impairment in patients with sarcopenia relative to those without sarcopenia. Conclusion: Lower sarcopenia-related indices were significantly associated with cognitive impairment. WMHs may be one of the factors linking sarcopenia and cognitive function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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