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Enregistrement W4405704089 · doi:10.3390/nu16244407

Obesity and Metabolic Disease Impair the Anabolic Response to Protein Supplementation and Resistance Exercise: A Retrospective Analysis of a Randomized Clinical Trial with Implications for Aging, Sarcopenic Obesity, and Weight Management

2024· article· en· W4405704089 sur OpenAlexafffund
Mats I. Nilsson, Donald Xhuti, Nicoletta Maria de Maat, Bart P. Hettinga, Mark A. Tarnopolsky

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésMedicineSarcopeniaInternal medicineSarcopenic obesityObesityOverweightBody mass indexMetabolic syndromeAnabolismLean body massEndocrinologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anabolic resistance accelerates muscle loss in aging and obesity, thus predisposing to sarcopenic obesity. Methods: In this retrospective analysis of a randomized clinical trial, we examined baseline predictors of the adaptive response to three months of home-based resistance exercise, daily physical activity, and protein-based, multi-ingredient supplementation (MIS) in a cohort of free-living, older males (n = 32). Results: Multiple linear regression analyses revealed that obesity and a Global Risk Index for metabolic syndrome (MetS) were the strongest predictors of Δ% gains in lean mass (TLM and ASM), LM/body fat ratios (TLM/%BF, ASM/FM, and ASM/%BF), and allometric LM (ASMI, TLM/BW, TLM/BMI, ASM/BW), with moderately strong, negative correlations to the adaptive response to polytherapy r = −0.36 to −0.68 (p < 0.05). Kidney function, PA level, and chronological age were only weakly associated with treatment outcomes (p > 0.05). Next, we performed a subgroup analysis in overweight/obese participants with at least one other MetS risk factor and examined their adaptive response to polytherapy with two types of protein-based MIS (PLA; collagen peptides and safflower oil, n = 8, M5; whey/casein, creatine, calcium, vitamin D3, and fish oil, n = 12). The M5 group showed greater improvements in LM (ASM; +2% vs. −0.8%), LM/body fat ratios (ASM/FM; +3.8% vs. −5.1%), allometric LM (ASM/BMI; +1.2% vs. −2.5%), strength (leg press; +17% vs. −1.4%), and performance (4-Step-Stair-Climb time; −10.5% vs. +1.1%) vs. the PLA group (p < 0.05). Bone turnover markers, indicative of bone accretion, were increased pre-to-post intervention in the M5 group only (P1NP; p = 0.036, P1NP/CTX ratio; p = 0.088). The overall anabolic response, as indicated by ranking low-to-high responders for Δ% LM (p = 0.0079), strength (p = 0.097), and performance (p = 0.19), was therefore significantly higher in the M5 vs. PLA group (p = 0.013). Conclusions: Our findings confirm that obesity/MetS is a key driver of anabolic resistance in old age and that a high-quality, whey/casein-based MIS is more effective than a collagen-based alternative for maintaining musculoskeletal health in individuals at risk for sarcopenic obesity, even when total daily protein intake exceeds current treatment guidelines.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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