Body Image, Body Composition, and Aging in Women: Insights into an Older Adult Problem
Notice bibliographique
Résumé
Body image is understudied in aging women. The present perspective article reviews body image, body composition, and aging in women. Sarcopenia, a condition of low muscle mass, is associated with aging, and sarcopenia in combination with excessive body fat causes sarcopenic obesity. Findings of improved health in people with a higher body mass index, known as the obesity paradox, are due to misclassifying healthy people as overweight according to height and body weight instead of according to fat mass and fat-free mass. Body fat infiltrates internal organs in aging adults as increasing levels of body fat are redistributed into the trunk, especially in the abdomen, while subcutaneous fat in the appendages decreases. Accuracy of body image perceptions can determine an individual’s control of body weight. Aging women can protect against sarcopenic obesity by increasing fat-free mass with resistance training and by lowering body fat levels with weight management knowledge and skills. Healthy dietary patterns are low in ultra-processed foods that stimulate excessive consumption of calories and increase body fat levels. In combination with the phosphate additives in ultra-processed food which increase sarcopenia and aging, the present article proposes an etiological pathway in which ultra-processed food consumption eventually leads to aging-related sarcopenic obesity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».