Mitigating disuse‐induced skeletal muscle atrophy in ageing: Resistance exercise as a critical countermeasure
Notice bibliographique
Résumé
The gradual deterioration of physiological systems with ageing makes it difficult to maintain skeletal muscle mass (sarcopenia), at least partly due to the presence of 'anabolic resistance', resulting in muscle loss. Sarcopenia can be transiently but markedly accelerated through periods of muscle disuse-induced (i.e., unloading) atrophy due to reduced physical activity, sickness, immobilisation or hospitalisation. Periods of disuse are detrimental to older adults' overall quality of life and substantially increase their risk of falls, physical and social dependence, and early mortality. Disuse events induce skeletal muscle atrophy through various mechanisms, including anabolic resistance, inflammation, disturbed proteostasis and mitochondrial dysfunction, all of which tip the scales in favour of a negative net protein balance and subsequent muscle loss. Concerningly, recovery from disuse atrophy is more difficult for older adults than their younger counterparts. Resistance training (RT) is a potent anabolic stimulus that can robustly stimulate muscle protein synthesis and mitigate muscle losses in older adults when implemented before, during and following unloading. RT may take the form of traditional weightlifting-focused RT, bodyweight training and lower- and higher-load RT. When combined with sufficient dietary protein, RT can accelerate older adults' recovery from a disuse event, mitigate frailty and improve mobility; however, few older adults regularly participate in RT. A feasible and practical approach to improving the accessibility and acceptability of RT is through the use of resistance bands. Moving forward, RT must be prescribed to older adults to mitigate the negative consequences of disuse atrophy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».