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Enregistrement W4408021586 · doi:10.1097/mco.0000000000001118

The potential of creatine monohydrate supplementation in the management of osteosarcopenia

2025· review· en· W4408021586 sur OpenAlexaff
Darren G. Candow, Ben Kirk, Philip D. Chilibeck, Gustavo Duque

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatine MonohydrateMedicineCreatineInternal medicineIntensive care medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Osteosarcopenia is an age-related condition characterized by reductions in bone mineral, muscle/lean mass, strength and functional ability which increases the risk of falls, fractures, frailty and premature mortality. One main contributing factor to osteosarcopenia is malnutrition. The purpose was to review recent evidence of creatine monohydrate (CrM) supplementation in older adults and to discuss the potential to manage osteosarcopenia. RECENT FINDINGS: Accumulating research shows that CrM supplementation, primarily when combined with exercise training, has the potential to serve as a viable intervention in the management of osteosarcopenia. Collectively, CrM supplementation during exercise training in older adults led to greater improvements in whole-body lean mass, lower-limb muscle density and bone geometry and muscle strength (primarily upper-body) compared to exercise training alone. However, no study has investigated the effects of CrM, with and without exercise training, in older adults with osteosarcopenia. SUMMARY: Given the positive findings of CrM on measures of muscle and bone in healthy older adults, there is potential for CrM to be added as an adjunct to exercise training in the management of osteosarcopenia. However, randomized clinical trials are needed to confirm the safety and efficacy of this nutrient in this clinical population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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