Prevalens av- og treningseffekt på personer med sarcopenic obesity, osteosarcopenia, osteopenic obesity og osteosarcopenic obesity: en systematisk kunnskapsoppsummering
Notice bibliographique
Résumé
Studiedesign: Systematisk kunnskapsoppsummering\n\nBakgrunn: Dagens samfunn preges av en aldrende og inaktiv befolkning. En konsekvens av dette er økt sjanse for at flere rammes av ulike alders- og livsstilsrelaterte helseproblem, deriblant osteoporose, sarkopeni og fedme, som videre kan føre til sarcopenic obesity (SO), osteosarcopenia (OS), osteopenic obesity (OO) eller osteosarcopenic obesity (OSO).\n\nFormål: Denne kunnskapsoppsummeringen har to mål; 1: Kartlegge den globale prevalensen av SO, OS, OO og OSO. 2: Se på effekt av trening på beinmasse, muskelmasse/-styrke og fettmasse hos personer som er rammet av disse tilstandene.\n\nMetode: To systematiske søk i tre databaser; Medline, Web of Science og Scopus, ble gjennomført i januar 2024. Søk 1 inkluderte tverrsnittstudier som så på prevalens av SO, OS, OO og OSO. Søk 2 inkluderte intervensjonsstudier som så på effekt av trening på kroppssammensetning og/eller beinmasse, muskelmasse/-styrke og fettmasse hos personer med SO, OS, OO eller OSO. Kvaliteten på studiene ble evaluert av Newcastle Ottawa scale (NOS) og Physical Therapy Evidence Database scale (PEDro).\n\nResultat: Søk 1 inkluderte sytten studier med totalt 19 899 deltakere (64 % kvinner). Global prevalens av SO = 2,3–29,3 %, OS = 1,5–30,6 %, OO = 4,8 %, og OSO = 0,8–19,8 %. Søk 2 inkluderte elleve studier med 563 deltakere (79 % kvinner). Effekt av styrketrening og kombinasjonstrening ble funnet: Muskelmasse økt 1,8–5,3 %, fettfri/mager kroppsmasse økt 4–6 %, muskelstyrke økt 6,5–33%, beinmineraltetthet økt 1 %, og fettmasse redusert 0,5–5 %. Alle studiene var av god kvalitet.\n\nKonklusjon: Den globale prevalensen av SO, OS, OO og OSO strekker seg fra rundt 1–2 % og opp mot 20 (OSO) –30 % (SO og OS). Belastningen av SO var høyest hos menn, OS og OSO var høyest hos kvinner. Både styrketrening og kombinasjonstrening har positiv effekt på beinmasse, muskelmasse/-styrke og fettmasse. En kombinasjon av styrke-og utholdenhetstrening anbefales for optimal fordeling av beinmasse, muskelmasse og fettmasse, samt for å redusere risikoen for helserelaterte utfordringer.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».