Challenges and physiological implications of sarcopenia in children and youth in health and disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Highlight the controversies and challenges associated with a sarcopenia diagnosis in infants and children and the potential physiological mechanisms contributing to this disorder. RECENT FINDINGS: Sarcopenia has been recently identified in infants and children with chronic diseases such as liver, cardiac, gastrointestinal, cancer and organ transplant recipients. However, there is no consensus regarding the definition of pediatric sarcopenia. Different sarcopenic phenotypes (sarcopenia and sarcopenic obesity) have been identified in healthy children and children with chronic disease. Both conditions have been associated with adverse clinical outcomes (e.g. delayed growth, increased hospitalization) in children and youth with chronic disease. The etiology of pediatric sarcopenia is likely multifactorial associated with malnutrition, physical inactivity and altered metabolic environments influencing skeletal muscle mass accumulation and function. Gaps in the literature include the lack of standard tools that should be used for the evaluation of skeletal muscular fitness and body composition in sarcopenia, particularly in infants and young children (<4years). SUMMARY: Longitudinal evaluation of sarcopenia expression and the underlying physiological and lifestyle factors contributing to pediatric sarcopenia are important to understand to ensure effective rehabilitation strategies can be developed and to avoid the adverse clinical consequences in children.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».