Low lean mass and all-cause mortality risk in the middle-aged and older population: a dose-response meta-analysis of prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective The accelerated aging process has raised substantial public health concerns regarding the health of the middle-aged and older population. The aim of our study was to investigate the association between low lean mass and the risk of all-cause mortality in older people, with the goal of promoting a long lifespan and reducing public health burdens. Methods Three databases (PubMed, Web of Science, and Scopus) were searched for articles before May 22, 2025. The quality of the included articles was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). A meta-analysis was conducted using a random effects model. Subgroup analysis and meta-regression analysis were performed based on research characteristics. A dose-response analysis was performed to assess the specific association between lean mass and the risk of all-cause mortality. Sensitivity analysis was conducted using a leave-one-out meta-analysis. Publication bias analysis was conducted using Begg’s and Egger’s tests, as well as a funnel plot. Results In total, 11 studies involving 130,079 participants were included in the meta-analysis of the association between low lean mass and the risk of all-cause mortality in the middle-aged and older population, all of which the included studies were of high quality. The average overall study quality score was 8 points. The random effects model analysis results showed that the pooled RR of all-cause mortality risk in the middle-aged and older population was 1.30 (95% CI, 1.16–1.47, P < 0.001) across the lowest to normal lean mass category. There was an inverse non-linear dose-response relationship between lean mass and the risk of all-cause mortality (P < 0.001). Conclusion Low lean mass was significantly associated with 30% higher risk of all-cause mortality in the middle-aged and older population. These findings highlighted low lean mass as an important risk factor for mortality in middle-aged and older population, warranting its integration into clinical assessments. Future research should establish causality through longitudinal studies and randomized trials, while refining diagnostic cutoffs for diverse populations. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/#myprospero, Identifier CRD42023445297.
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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 | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».