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Enregistrement W4389021148 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.443.2

Even Mealtime Distribution of Protein Intake Is Associated with Greater Muscle Strength, But Not with 3‐Year Decline, in Free‐Living Older Adults: The Nuage Study

2017· article· en· W4389021148 sur OpenAlexafffundabout
Samaneh Farsijani, Hélène Payette, José A. Morais, Bryna Shatenstein, Pierrette Gaudreau, Stéphanie Chevalier

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Canada
Mots-clésMuscle strengthMedicineMealLongitudinal studyDemographySarcopeniaMuscle massGerontologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Functional status declines with aging, impeding autonomy. Mealtime distribution of dietary protein was recently associated with muscle mass, yet its relation to physical performance remains unknown. Objective We examined the relationship between protein intake distribution and physical performance and its 3‐y decline, in community‐dwelling older adults. Design Three‐year follow‐up data from 827 men and 914 women (aged 67–84 y) participating in the longitudinal study on nutrition and successful aging (NuAge; Quebec, Canada) were analyzed. Physical performance, measured yearly, was grouped into 2 functional composite scores: muscle strength (handgrip, arm and leg) and mobility (timed up‐and‐go, chair stand, normal and fast walking speed). Dietary data were collected in 2 sets of 3×24‐h food recalls, at baseline and year 2. Individual mealtime protein distribution was calculated as the coefficient of variation (CV= SD/ χ̄) of grams of protein per meal. Mixed model analysis was used to examine trajectories of muscle strength and mobility across time, by sex, as conditioned by protein distribution, adjusted for age, protein quantity, education level, disease status, BMI, depression, cognitive function, smoking and mid‐upper arm muscle area. Results Physical performance deteriorated over 3 years, with muscle strength declining more than mobility score in men (−1.51±1.68 vs. −0.66±2.81) and women (−1.35±1.77 vs. −0.78±2.63), P <0.001. More evenly distributed protein intake, independently of total quantity, was cross‐sectionally associated with higher muscle strength score in men ( β ±SE; 0.44±0.18) and women (0.68±0.19), P <0.05 throughout follow‐up, before and after controlling for covariates. It was also associated with greater mobility score, only in men and before adjusting for covariates. Strength and mobility rates of decline were not affected by protein intake distribution in either sex. Also, higher protein quantity (g/d adjusted for energy) was independently associated with higher mobility score in both sexes and higher muscle strength in women (with a statistical trend in men) at each yearly follow‐up, but not with the longitudinal rate of decline over 3 years. Age was the only confounder affecting muscle strength decline over time. Conclusions In addition to the previously observed association with lean mass, an even distribution of daily protein intake across meals was independently associated with greater muscle strength, but not mobility score or functional decline, in older adults. Longer‐term investigation of the role of protein intake and its distribution, combined with other modifiable lifestyle factors, on physical performance is warranted. Support or Funding Information Dairy Farmers of Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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