MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408571335 · doi:10.3390/healthcare13060667

Comparative Analyses Between Vulnerability Biomarkers of Aging and Health Biomarkers in Middle-Aged and Older Female Adults

2025· article· en· W4408571335 sur OpenAlexaff
Klara Karin Brigitte Knoblauch, Luana Froes Losnack, Gustavo Castillo Zacarias, Gabriel Gasparini Satyro, Rodrigo Villar, Anderson Saranz Zago

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésQuartileMedicineGerontologyObservational studyCholesterolPsychological interventionInternal medicineBody mass indexBlood pressurePhysical fitnessPhysical therapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological aging is normally associated with greater physiological changes which predispose individuals to adverse outcomes. In this way, the evaluation of vulnerability biomarkers and their relationships with other health biomarkers could contribute to the promotion of interventions and the improvement of older adults’ quality of life. Thereby, this study aimed to compare vulnerability biomarkers (Growth Differentiation Factor 15 (GDF-15), General Functional Fitness Index (GFFI), and frailty phenotype) and their influence on health markers (blood biochemistry, body composition, and hemodynamic variables) in middle-aged and older female adults. Methods: A cross-sectional observational study was conducted with community-dwelling females aged 54–84 with at least 6 months of experience with physical training. The participants were categorized based on functional fitness, frailty phenotype, and GDF-15 quartiles. The General Functional Fitness Index (GFFI) was assessed using the AAHPERD test battery, while frailty phenotype was determined using Fried’s criteria. GDF-15 levels were measured through ELISA. Results: A higher training status (TS) showed better functional fitness and favorable biochemical profiles, including lower total cholesterol (p = 0.006, η2p = 0.253), LDL cholesterol (p = 0.001, η2p = 0.346), triglycerides (p = 0.048, η2p = 0.195), and systolic blood pressure (p = 0.001, η2p = 0.333). Individuals classified as robust (non-frail) had better physical performance and lower total cholesterol (p = 0.002, η2p = 0.306) and LDL cholesterol (p = 0.014, η2p = 0.216) compared to those classified as frail and pre-frail. The GDF-15 quartile did not present differences in health markers between groups. Conclusions: These findings suggest that GFFI may be considered a health biomarker for middle-aged and female older adults while highlighting the need for further research on the role of biomarkers of vulnerability and healthy aging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcareMême sujetGDF15 and Related BiomarkersTravaux en français237 207