Гибридная программа физических упражнений при саркопении у пожилых людей: эффективность клинической системы поддержки на основе объяснимого искусственного интеллекта для оценки площади скелетных мышц
Hybrid Exercise Program for Sarcopenia in Older Adults: The Effectiveness of Explainable Artificial Intelligence-Based Clinical Assistance in Assessing Skeletal Muscle Area
Аннотация
Введение: Саркопения — гериатрический синдром, характеризующийся возрастным снижением массы и функции скелетных мышц. Известно, что силовые упражнения и комплекс Ицзиньцзин способствуют увеличению мышечной массы у пожилых людей с саркопенией. Поэтому была разработана программа, сочетающая силовые упражнения и Ицзиньцзин, с целью увеличить мышечную массу и обратить саркопению. Кроме того, для прогнозирования состояния саркопении после вмешательства использовали модели машинного обучения. Методы: В рандомизированном контролируемом исследовании оценивали влияние вмешательств на саркопению у пожилых людей. В течение 24 недель 90 участников с саркопенией были распределены в группу Ицзиньцзин и силовых тренировок (YR, n = 30), группу силовых тренировок (RT, n = 30) или контрольную группу (CG, n = 30). Площадь поперечного сечения скелетных мышц на уровне третьего поясничного позвонка (L3 SMA) измеряли по данным компьютерной томографии брюшной полости. Возраст, массу тела, рост и индекс массы тела участников анализировали с помощью однофакторного дисперсионного анализа, а категориальные данные — критерия хи-квадрат. Оценивали влияние трёх вмешательств на L3 SMA, плотность скелетных мышц на уровне третьего поясничного позвонка (L3 SMD), площадь межмышечной жировой ткани в области интереса на уровне третьего поясничного позвонка (L3 SMFA), плотность межмышечной жировой ткани на этом уровне (L3 SMFD), относительный индекс мышечной массы (RSMI), жировую инфильтрацию мышц (MFI) и силу кистевого хвата. Данные анализировали с помощью двухфакторного дисперсионного анализа с повторными измерениями. Для оценки способности прогнозировать обратимость саркопении после вмешательства обучили 11 моделей машинного обучения и протестировали каждую 100 раз. Результаты: Для L3 SMA, RSMI, MFI и силы кистевого хвата выявлено статистически значимое взаимодействие (p < 0,05 для всех показателей). После вмешательства в группах YR и RT значительно улучшились L3 SMA, RSMI и сила кистевого хвата. По результатам апостериорного анализа после вмешательства показатели L3 SMA и RSMI в группе YR были статистически значимо выше, чем в группах RT и CG (p < 0,05). По сравнению с другими моделями наилучшие результаты показала модель стекинга: точность составила 85,7%, показатель F1 — 75,3%. Выводы: Сочетание Ицзиньцзин и силовых тренировок может увеличить площадь скелетных мышц у пожилых людей с саркопенией. Модель стекинга позволяет прогнозировать обратимость саркопении у пожилых людей.
Переведем эту статью за 1 час
Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.
Попробовать бесплатно →Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.