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Enregistrement W4390126666 · doi:10.1093/gerona/glad280

Estimating Muscle Mass Using D3-Creatine Dilution: A Narrative Review of Clinical Implications and Comparison With Other Methods

2023· review· en· W4390126666 sur OpenAlexafffund
Ana Paula Pagano, Júlia Montenegro, Camila L. P. Oliveira, Nidhi Desai, Marı́a Cristina González, Peggy M. Cawthon, William J. Evans, Carla M. Prado

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsWomen and Children's Health Research InstituteMitacsChildren's Health Research Institute
Mots-clésCreatineDilutionNarrativeComputational biologyMedicineBioinformaticsPsychologyComputer scienceInternal medicineBiologyLiteratureArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The D3-creatine (D3-Cr) dilution method is of emerging interest for estimating total-body skeletal muscle mass. This review explores the association of muscle mass estimated via D3-Cr with various clinical outcomes and provides a summary of the literature comparing D3-Cr with other body composition techniques. METHODS: A literature search was conducted on PubMed/MEDLINE and Web of Science for studies using D3-Cr to measure muscle in adult populations (ie, ≥18 years old) from inception until September 2023. RESULTS: Out of the 23 included studies, 15 investigated the correlation between D3-Cr and clinical outcomes. More consistent associations were reported for mortality (100%, n = 2), mobility disability (100%; n = 5), falls and fractures (100%; n = 3), physical performance (63.3%; n = 11), muscle strength (44.4%; n = 9), and muscle composition (33.3%; n = 3). However, conflicting findings were also reported for such correlations. Among the 23 studies, 14 compared D3-Cr-estimated muscle with other body composition techniques, including magnetic resonance imaging (MRI) as a reference method. Strong and positive correlations were found between D3-Cr and MRI. Nonetheless, variations in muscle measurements were noted, with differences in D3-Cr values ranging from 0.62 kg lower to 13.47 kg higher compared to MRI. CONCLUSIONS: D3-Cr-estimated muscle mass may be a valuable predictor of clinical outcomes showing consistent associations with falls and fractures, mobility disability, and mortality. However, less consistent associations were found with muscle strength and composition, and physical performance. Although a strong correlation exists between D3-Cr-estimated muscle mass and MRI measurements, under- or overestimation may occur.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,584
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,061 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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