Dietary protein recommendations to support healthy muscle ageing in the 21st century and beyond: considerations and future directions
Notice bibliographique
Résumé
This review explores the evolution of dietary protein intake requirements and recommendations, with a focus on skeletal muscle remodelling to support healthy ageing based on presentations at the 2023 Nutrition Society summer conference. In this review, we describe the role of dietary protein for metabolic health and ageing muscle, explain the origins of protein and amino acid (AA) requirements and discuss current recommendations for dietary protein intake, which currently sits at about 0⋅8 g/kg/d. We also critique existing (e.g. nitrogen balance) and contemporary (e.g. indicator AA oxidation) methods to determine protein/AA intake requirements and suggest that existing methods may underestimate requirements, with more contemporary assessments indicating protein recommendations may need to be increased to >1⋅0 g/kg/d. One example of evolution in dietary protein guidance is the transition from protein requirements to recommendations. Hence, we discuss the refinement of protein/AA requirements for skeletal muscle maintenance with advanced age beyond simply the dose (e.g. source, type, quality, timing, pattern, nutrient co-ingestion) and explore the efficacy and sustainability of alternative protein sources beyond animal-based proteins to facilitate skeletal muscle remodelling in older age. We conclude that, whilst a growing body of research has demonstrated that animal-free protein sources can effectively stimulate and support muscle remodelling in a manner that is comparable to animal-based proteins, food systems need to sustainably provide a diversity of both plant and animal source foods, not least for their protein content but other vital nutrients. Finally, we propose some priority research directions for the field of protein nutrition and healthy ageing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».