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Enregistrement W4396643094 · doi:10.1186/s12877-024-05008-y

Role of muscle ultrasound in frailty assessment in older adults with type 2 diabetes mellitus

2024· article· en· W4396643094 sur OpenAlexaboutno aff
Merve Hafızoğlu, Hatice Kübra Yıldırım, Arzu Okyar Baş, Didem Karaduman, Zeynep Şahiner, Burcu Balam Doğu, Meltem Halil, Mustafa Cankurtaran, Cafer Balcı

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusAnthropometryRectus femoris muscleRectus abdominis muscleInternal medicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryElectromyographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty is a geriatric syndrome that is characterized by increased vulnerability to intrinsic and extrinsic stressors due to decreased biologic reserves. Muscle ultrasound (US) is a valid and reliable method for assessing muscle quantity in older adults. The study aims to examine the relationship between frailty definitions and US-derived muscle parameters. METHODS: We conducted a cross-sectional study with type 2 diabetes mellitus outpatients in a tertiary hospital, and all participants underwent a comprehensive geriatric assessment. For frailty assessment, the Fried Frailty Phenotype (FFP), the Clinical Frailty Scale (CFS), and the Edmonton Frailty Scale (EFS) were performed. Muscle US measurements included Gastrocnemius Medialis (GM) muscle thickness, GM fascicle length, GM pennation angle, Rectus Femoris (RF) muscle thickness, Rectus Femoris cross-sectional area (RFCSA), Rectus Abdominis (RA) muscle thickness, External Oblique (EO) muscle thickness, Internal Oblique (IO) muscle thickness, and Transverse Abdominis (TA) muscle thickness. RESULTS: In all, 373 participants were included in the study. The median age of participants was 72.7 ± 5.9 years, and 64.6% of them were female. According to the FFP, 18.2% of the participants were living with frailty, 56% of them were pre-frail; 57.4% of them were living with frailty according to the CFS; 25.2% of them were living with frailty, and 20.6% of them were pre-frail according to the EFS. The FFP, CFS, and EFS scores were related to muscle thickness of GM, RF, and RA, fascicle length of GM, and pennation angle of GM and RFCSA. Particularly, GM pennation angle, RF muscle thickness, and RFCSA were associated with an increased risk of frailty. Besides muscle thickness of GM, RF, and RA, fascicle length of GM, pennation angle of GM, and RFCSA were significant for predicting the presence of frailty. CONCLUSIONS: US-derived regional muscle measurements are associated with frailty definitions (in both physical, cumulative deficit, and multidimensional models) in a diabetic geriatric population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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