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Enregistrement W4402256887 · doi:10.1002/jcsm.13531

Neuromuscular impairment at different stages of human sarcopenia

2024· article· en· W4402256887 sur OpenAlexaff
Fabio Sarto, Martino V. Franchi, Jamie S. McPhee, Daniel W. Stashuk, Matteo Paganini, Elena Monti, Maira Rossi, Giuseppe Sirago, Sandra Zampieri, Evgeniia Motanova, Giacomo Valli, Tatiana Moro, Antonio Paoli, Roberto Bottinelli, Maria Antonietta Pellegrino, Giuseppe De Vito, Helen M. Blau, Marco Narici

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNextGenerationEUDonald E. and Delia B. Baxter FoundationLi Ka Shing Foundation
Mots-clésSarcopeniaMedicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Degeneration of the motoneuron and neuromuscular junction (NMJ) and loss of motor units (MUs) contribute to age-related muscle wasting and weakness associated with sarcopenia. However, these features have not been comprehensively investigated in humans. This study aimed to compare neuromuscular system integrity and function at different stages of sarcopenia, with a particular focus on NMJ stability and MU properties. METHODS: We recruited 42 young individuals (Y) (aged 25.98 ± 4.6 years; 57% females) and 88 older individuals (aged 75.9 ± 4.7 years; 55% females). The older group underwent a sarcopenia screening according to the revised guidelines of the European Working Group on Sarcopenia in Older People 2. In all groups, knee extensor muscle force was evaluated by isometric dynamometry, muscle morphology by ultrasound and MU potential properties by intramuscular electromyography (iEMG). MU number estimate (iMUNE) and blood samples were obtained. Muscle biopsies were collected in a subgroup of 16 Y and 52 older participants. RESULTS: Thirty-nine older individuals were non-sarcopenic (NS), 31 pre-sarcopenic (PS) and 18 sarcopenic (S). A gradual decrease in quadriceps force, cross-sectional area and appendicular lean mass was observed across the different stages of sarcopenia (for all P < 0.0001). Handgrip force and the Short Physical Performance Battery score also showed a diminishing trend. iEMG analyses revealed elevated near fibre segment jitter in NS, PS and S compared with Y (Y vs. NS and S: P < 0.0001; Y vs. PS: P = 0.0169), suggestive of age-related impaired NMJ transmission. Increased C-terminal agrin fragment (P < 0.0001) and altered caveolin 3 protein expression were consistent with age-related NMJ instability in all the older groups. The iMUNE was lower in all older groups (P < 0.0001), confirming age-related loss of MUs. An age-related increase in MU potential complexity was also observed. These observations were accompanied by increased muscle denervation and axonal damage, evinced by the increase in neural cell adhesion molecule-positive fibres (Y vs. NS: P < 0.0001; Y vs. S: P = 0.02) and the increase in serum concentration of neurofilament light chain (P < 0.0001), respectively. Notably, most of these MU and NMJ parameters did not differ when comparing older individuals with or without sarcopenia. CONCLUSIONS: Alterations in MU properties, axonal damage, an altered innervation profile and NMJ instability are prominent features of the ageing of the neuromuscular system. These neuromuscular alterations are accompanied by muscle wasting and weakness; however, they appear to precede clinically diagnosed sarcopenia, as they are already detectable in older NS individuals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations47
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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