Analysis In Cognitive Disorder Predicting Sarcopenia And Prevention Strategy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To understand the risk factors that lead to sarcopenia and explore the proportion of cognitive functions in predicting elderly sarcopenia. METHODS: Design a case-control study.A total of 90 individuals aged 60 years and above were recruited from the community of Hebei Yanda Nursing Home in June 2023. Sarcopenia was diagnosed according to the Asian Sarcopenia Working Group (AWGS) 2019 diagnostic criteria, the sarcopenia group includes those with possible sarcopenia, sarcopenia and severe sarcopenia.Skeletal muscle mass was measured by the bioelectrical impedance analysis (BIA), other tests for muscle laxation include grip, 6-meter step speed, and calf surrounding. Use the Berg Balance Scale(Berg) for balance function test and Montreal Cognitive Assessment(MOCA) for cognitive assessment. RESULTS: Among the 90 residents enrolled in the study, 44 in sarcopenia group, including 18 with possible sarcopenia,21 with sarcopenia and 5 with severe sarcopenia. Single factor analysis shows that among 10 variables including age, gender, height, weight, BMI, grip, MOCA score, Berg score, waist and hip ratio and self -fatigue, only age, height, grip, MOCA score, Berg score have significant differences in 2 group (P < 0.05). According to the binary logistic regression, grip (OR = 0.777, 95%CI: 6.68-8.81, P < 0.05) and MOCA scores(OR = 0.717, 95%CI: 5.64-8.78, P < 0.05) are independent protection factor in predicting sarcopenia, the regression equation: logit (P) = 8.591-0.252 × grip-0.332× MOCA score. The results of the ROC curve analysis show that the background value is 0.871, sensitivity is 90.91%, and specificity is 71.74%. CONCLUSIONS: Cognitive disorder may be a factor in predicting sarcopenia. Paying attention to cognitive function in elderly is making great contributions for delaying the decline in physical ability and the development of cognitive impairment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».