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Record W7161940771 · doi:10.82308/37984

The interplay between sarcopenia, physical and cognitive functions and the role of nutrition as a modifiable factor in aging

2022· dissertation· en· W7161940771 on OpenAlexaboutno aff
Anne-Julie Tessier

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicNutrition and Health in Aging
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCognitionFood intakeContext (archaeology)Cognitive flexibility

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le vieillissement peut mener à la sarcopénie (faible masse maigre appendiculaire, ALM) et à des troubles cognitifs. Ces conditions sont associées à la perte d’autonomie, à l’incapacité et à la mortalité. L'alimentation est un facteur de risque modifiable qui peut être ciblé dans les stratégies de prévention de ces conditions. Dans l'Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (n=9 088, ≥65 ans), l'Étude 1 a utilisé des analyses d'arbres de classification et de régression pour identifier les seuils de dynapenie (faible force de préhension par dynamométrie; <33,1 kg and <20,4 kg) comme déterminant d’une performance physique limitée, et de sarcopénie (par DXA; <7,30 kg/m2 pour les hommes et <5,42 kg/m2 pour les femmes) comme déterminant de la dynapénie. Ces résultats ont établi les premiers seuils de sarcopénie au Canada, obtenus de manière empirique. À partir de régressions linéaires multiples, l’Étude 2 a démontré qu'une faible ALM était associée à un déclin plus important des fonctions exécutives cognitives sur 3 ans, après l’ajustement pour des covariables importantes, y compris l'activité physique (std β: -0,032, p=0,028). L'Étude 3 a examiné les associations transversales entre la consommation de produits laitiers (par questionnaire de fréquence alimentaire) et les fonctions cognitives à l’aide d’analyse multivariées de covariance ajustées. La consommation totale de produits laitiers, de fromage et de produits laitiers faibles en gras était associée de manière positive et indépendante aux fonctions exécutives, et la consommation de yogourt à la mémoire (tous p<0,05). L’apport en fromage et en produits laitiers faibles en gras était spécifiquement associé à la fluidité verbale (tous p<0,05). La consommation de produits laitiers ≥2,5 fois/j dans une alimentation de haute qualité peut contribuer à une stratégie préventive du déclin cognitif. L'Étude 4 a évalué la faisabilité d'un essai randomisé contrôlé testant un supplément nutritionnel combiné (poudre de protéine de lactosérum + huile de poisson) consommé pendant 16 semaines pour améliorer l'ALM et les fonctions physiques chez les personnes âgées en perte d'autonomie fréquentant des hôpitaux de jour gériatriques. L’observance auto-rapportée était de 96% (IC à 95% : 83, 108) pour la poudre et 85% (IC à 95% : 63, 107) pour l’huile soutenant l’acceptabilité du supplément. Les proportions d’acides eicosapentaénoïque (EPA) et docosahexaénoïque (DHA) plasmatiques ont augmenté de 3 et 1,5 fois respectivement à la semaine 8 dans le groupe EXP, sans changement dans le CTR. L’apport protéique médian du groupe EXP a dépassé la cible de 1,2 à 1,5 g/kg/j recommandée pour les personnes âgées, sans modifier leur diète usuelle. Toutefois, le faible taux d’éligibilité a démontré la non-faisabilité de l’essai, tel qu’élaboré présentement, dans cette population. Des critères d’éligibilité plus libéraux devraient être envisagés pour les essais futurs. Les études de cette thèse fournissent une nouvelle compréhension des déterminants de la sarcopénie et de la cognition, et constituent le fondement de futures interventions nutritionnelles visant à retarder la perte d’autonomie chez les personnes âgées, incluant les plus vulnérables

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.075
Threshold uncertainty score0.149

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.345 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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