Sarcopenia: recent advances for detection, progression, and metabolic alterations along with therapeutic targets
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia, a disorder marked by muscle loss and dysfunction, is a global health concern, particularly in aging populations. Sarcopenia is intricately related to various health conditions, including obesity, dysphagia, and frailty, which underscores the complexity. Despite recent advances in metabolomics and other omics data for early detection and treatment, the precise characterization and diagnosis of sarcopenia remains challenging. In the present review we provide an overview of the complex metabolic mechanisms that underlie sarcopenia, with particular emphasis on protein, lipid, carbohydrate, and bone metabolism. The review highlights the importance of leucine and other amino acids in promoting muscle protein synthesis and clarifies the critical role played by amino acid metabolism in preserving muscular health. In addition, the review provides insights regarding lipid metabolism on sarcopenia, with an emphasis on the effects of inflammation and insulin resistance. The development of sarcopenia is largely influenced by insulin resistance, especially with regard to glucose metabolism. Overall, the review emphasizes the complex relationship between bone and muscle health by highlighting the interaction between sarcopenia and bone metabolism. Furthermore, the review outlines various therapeutic approaches and potential biomarkers for diagnosing sarcopenia. These include pharmacological strategies such as hormone replacement therapy and anabolic steroids as well as lifestyle modifications such as exercise, nutrition, and dietary changes.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».