The association of sarcopenia, possible sarcopenia and cognitive impairment: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study aimed to investigate the relationship between sarcopenia, possible sarcopenia, and cognitive impairment, and to analyze the impact of potential moderating factors. METHODS: A comprehensive search was conducted on PubMed, EmBase, Web of Science, Cochrane Library, CNKI, Wanfang Databases, VIP and SinoMed from inception until March 2025. The quality of cross-sectional studies was assessed using the Agency for Healthcare Research and Quality Scale, while the Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of included case-control and cohort studies. Subgroup analyses and meta-regression were employed to explore potential moderating variables and heterogeneity. RESULTS: A total of 31 studies were included in this systematic review, of which 27 studies were quantitatively analyzed. The meta-analysis revealed that both sarcopenia and possible sarcopenia significantly associated with cognitive impairment (OR=1.88, 95%CI = 1.71-2.08), (OR=1.96, 95%CI = 1.50-2.58). Subgroup analyses revealed a stronger association between sarcopenia and cognitive impairment in specific demographics: among females with sarcopenia (OR=3.22, 95%CI = 1.23-8.40), in Asian populations (OR=1.96, 95%CI = 1.76-2.18), and within hospital settings (OR=3.12, 95%CI = 2.18-4.48). These findings underscore the influence of gender, ethnicity, and healthcare environment on the relationship between sarcopenia and cognitive impairment. An assessment of publication bias within studies providing adjusted odds ratios indicated potential bias. However, sensitivity analyses and trim-and-filling analyses confirmed the robustness of our findings, suggesting that the observed associations remain reliable despite the presence of publication bias. CONCLUSIONS: Individuals with sarcopenia or possible sarcopenia have approximately twice the odds of developing cognitive impairment compared to those without sarcopenia. Implementing systematic screening and targeted interventions for possible sarcopenia patients is essential to prevent from cognitive decline. Specifically, healthcare professionals should focus on women and inpatients with sarcopenia, employing proactive measures to avert cognitive impairment.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».