Muscle mass index and animal source of dietary protein are positively associated with insulin resistance in participants of the NuAge study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Contribute evidence towards the complex interrelationships of body composition, insulin sensitivity and protein intake independently from adiposity in an older population. DESIGN: This is a cross-sectional analysis of an existing dataset in which a literature-supported model linking together the variables of interest is tested using path analysis. SETTING: The loss of muscle mass has been implicated in the development of insulin resistance. We propose to test associations of muscle mass with insulin sensitivity and their respective associations with animal and vegetable sources of protein intake, independently from adiposity. PARTICIPANTS: Non-diabetic participants aged 68-82 years from the NuAge study with all available measures (n=441) were included. MEASUREMENTS: A model considering age, sex, chronic diseases, physical activity; smoking and sources of protein intake influencing body composition components and insulin sensitivity was created and tested with Path Analysis for their independent associations. Muscle mass index (MMI; kg/height in m2) and % body fat were derived from DXA and BIA. Insulin resistance was estimated by the Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA-IR) score and physical activity by the Physical Activity Scale for the Elderly (PASE) questionnaire. Protein intakes were obtained from three non-consecutive 24h-diet recalls. RESULTS: In the final model, direct positive associations were observed between HOMA-IR score and MMI (ß=0.42; 95%CI: 0.24; 0.6) and % body fat (ß=0.094; 95%CI: 0.07; 0.11). There were no direct associations between animal protein intake and MMI or with HOMA-IR. There was a significant direct negative association between plant protein intake and MMI (ß= -0.068; 95%CI: -0.13; -0.003) and significant indirect associations mediated through MMI and % body fat between HOMA-IR and animal protein intake (ß=0.0321; 95%CI: 0.01; 0.05), as well as plant protein intake (ß= -0.07; 95%CI: -0.1; 0.0). CONCLUSIONS: Our final model indicated that MMI and HOMA score were significantly positively associated. Protein intake sources were related to HOMA-IR score differently through MMI and % body fat, respectively.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».