Sex disparities in age-related neuromuscular decline: unveiling female susceptibility from early to late elderly
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Females typically have a longer lifespan than males which is not matched by an improved healthspan, with older females having higher rates of frailty, characteristic of a sex specific degradation of the neuromuscular system. Several motor unit (MU) characteristics show sex-specific behaviour during mid-level contractions in healthy younger people, highlighting a potential influence of hormonal differences that may be augmented in older age. The purpose of this study was to investigate sex differences in physical performance and MU features of the aged human vastus lateralis (VL) from early to late elderly. Methods This study included 21 healthy older males (mean ± SD, range: 67.2 ± 7.6, 56 – 81 yrs) and 17 healthy older females (69.5 ± 5.2, 60 – 78 yrs). Intramuscular electromyography data were collected from VL during standardised submaximal sustained contractions. Muscle size and physical performance characteristics were also measured. Multiple mixed-effects linear regression models with age considered were conducted and statistical significance was accepted when p<0.05. Results When compared to males, early to late elderly females had smaller cross-sectional area of VL (p<0.001), lower knee extensor torque (p<0.001) and poorer force steadiness (p=0.036), as well as higher MU firing rate (FR) (p=0.025) and greater MU FR variability (p=0.031). With progression from early to late elderly, both sexes showed decreased functional capacity at a similar rate. Conclusion Functional deterioration occurs to a similar extent in both sexes from early to late elderly. However, throughout the majority of the elderly period males demonstrate a greater muscle size, strength, and functional performance. Older females have greater MUFR variability and worse force steadiness than older males. These findings help to address the lack of MU data in older females, and suggest earlier interventions are needed in older females to prevent functional deterioration and reduce the health-sex paradox within ageing humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».