Handgrip Strength Asymmetry in Middle-aged and Older Adults: Clinical Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Background: Identifying early markers of neurodegeneration remains a key challenge. Recent studies (Zammit AR, 2021; Chen Z. et al., 2022; Wang et al., 2023) suggest an association between handgrip strength (HGS) asymmetry and cognitive decline. This study explores clinical characteristics of HGS asymmetry in middle-aged and elderly patients. Methods: Ninety patients (mean age 63.7±1.2 years; 58.9% men) were enrolled. Inclusion criteria: age >45, preserved hand function. HGS was measured using a KERN MAP 130K1 dynamometer. Asymmetry coefficient was defined as the ratio of non-dominant to dominant hand strength; values <0.9 or >1.1 indicated asymmetry. Cognitive function was assessed via the MoCA test; anxiety and depression via the HADS scale. Results: Mean HGS: dominant hand – 28.5±1.8 kg, non-dominant – 25.9±1.3 kg. HGS asymmetry was found in 54.4% of patients (dominant hand – 38 cases; non-dominant – 11). MoCA scores were lower in the asymmetry group (22.8±0.6) vs. the non-asymmetry group (24.8±0.4; p<0.05). Significant declines were observed in visuoconstructive skills (1.67±0.24 vs 2.58±0.30) and memory (1.61±0.39 vs 2.11±0.40). MoCA negatively correlated with age (r = -0.39) and anxiety (r = -0.32). In the asymmetry group, strong correlations were found between gender and muscle strength (r = -0.70), and between muscle strength and MoCA scores (r = 0.34). Conclusion: HGS asymmetry was present in over half of patients and was associated with lower cognitive scores. The asymmetry coefficient may serve as a clinical marker of early cognitive decline.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».