Physical exercise and sarcopenia in older people: an OrtoMed position paper
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia, an age-related degenerative disorder, leads to reduced skeletal muscle mass and function, and it is associated with increased fall risk, mobility limitations, and higher mortality rates. With no approved pharmacological treatments available, physical exercise (in combination with an appropriate nutritional intervention) remains the primary approach for managing the condition. This paper reviews the evidence supporting exercise as a key treatment for sarcopenia, emphasizing the benefits of resistance, aerobic, balance, and flexibility exercises. Resistance exercise has been shown to improve muscle strength and mass, while aerobic exercise supports cardiovascular health and muscle endurance. Additionally, multimodal approaches combining exercise with nutritional interventions (such as administration of whey protein and vitamin D) have proven effective in patients with osteosarcopenia. Emerging research is highlighting molecular mechanisms, including a role for “exerkins”, signaling molecules released during physical activity, which enhance both muscle and overall health. The updated program described in this paper offers evidence-based recommendations for prescribing tailored physical activity to older adults with sarcopenia, stressing the importance of individualized exercise prescriptions based on patients’ comorbidities and fitness levels. The integration of various exercise modalities and nutritional support is critical to improving function and quality of life in this vulnerable population. KEY WORDS: Rehabilitation, physical exercise, sarcopenia, physical activity, therapeutic exercise, aging, skeletal muscle, muscle strength, muscle mass, resistance exercise.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».