Notice bibliographique
Résumé
Abstract In older persons, the combination of osteopenia/osteoporosis and sarcopenia - known as osteosarcopenia - has been proposed as a subset of individuals at higher risk of adverse outcomes. The pathophysiology of osteosarcopenia results from a complex set of interactions between bone, muscle, and fat influenced by genetic, mechanical, and biochemical factors. There is a complex crosstalk system between muscle and bone, in which fat has become a new player. This communication system comprises osteokines, myokines, adipokines and other secreted factors (i.e., extracellular vesicles, exosomes and microRNAs), some of which have positive or negative effects on muscle and/or bone metabolism and function. These effects include alterations in most of the hallmarks of aging, triggered by conditions such as sedentarism, obesity, malnutrition, inflammation, and menopause, which induce tissue loss and dysfunction. In contrast, anabolic factors could be stimulated to prevent muscle and bone loss of mass and function. Therefore, osteosarcopenia is an optimal condition in which geroscience-based approaches could target several hallmarks of aging to have a beneficial dual effect on bone and muscle. This session will discuss the biological characteristics of osteosarcopenia shared by muscle and bone, their relevance in the pathogenesis of the condition, and their potential use as therapeutic targets in osteosarcopenia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».