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    Prédiction de la dépense énergétique totale quotidienne chez des femmes ménopausées, obÚses, et sédentaires en fonction du coût métabolique sur vélo stationnaire à différentes intensités

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    L’obĂ©sitĂ© est aujourd’hui un problĂšme de santĂ© publique important qui touche particuliĂšrement les femmes mĂ©nopausĂ©es. En effet, suite Ă  la mĂ©nopause, les femmes subissent de nombreux changements au niveau hormonal. Ces changements sont associĂ©s Ă  une diminution de la masse maigre (MM) et une augmentation de la masse grasse (MG) totale et abdominale. D’autre part, un dĂ©sĂ©quilibre positif entre les apports et la dĂ©pense Ă©nergĂ©tique est un facteur contribuant au dĂ©veloppement de l’obĂ©sitĂ©. Ce dernier est dĂ» Ă  l’interaction de plusieurs mĂ©diateurs comme les facteurs gĂ©nĂ©tiques, environnementaux et sociaux. La mesure de la dĂ©pense Ă©nergĂ©tique (DETQ) joue un rĂŽle important dans la prĂ©vention et le traitement de l'obĂ©sitĂ©. La DETQ est la somme de trois composantes principales Ă  savoir le mĂ©tabolisme de repos (MR), l’effet thermique des aliments et la dĂ©pense Ă©nergĂ©tique liĂ©e aux activitĂ©s physiques (DEAP). Les mĂ©thodes pour la quantifier ou l’estimer varient grandement [questionnaires, surveillance physiologique (frĂ©quence cardiaque et tempĂ©rature corporelle), accĂ©lĂ©romĂštrie, calorimĂ©trie directe, calorimĂ©trie indirecte : chambre respiratoire et eau doublement marquĂ©e]. Ces mĂ©thodes ont des avantages et des limites; lesquelles affectent leur utilisation en clinique. Sur la base de ces observations, il est primordial de dĂ©velopper de nouveaux outils cliniques peu couteux et simples Ă  utiliser afin de quantifier avec plus de prĂ©cision la DETQ. Dans cet ordre d’idĂ©e, des analyses secondaires ont Ă©tĂ© effectuĂ©es sur la base des donnĂ©es de l'Ă©tude MONET (137 femmes mĂ©nopausĂ©es, obĂšses et sĂ©dentaires) afin de dĂ©terminer si la DETQ pouvait ĂȘtre estimĂ©e Ă  partir du coĂ»t mĂ©tabolique sur vĂ©lo stationnaire. Des mesures de la composition corporelle par absorptiomĂ©trie double Ă©nergie Ă  rayons X (DXA), du MR (calorimĂ©trie indirecte), de la DETQ (eau doublement marquĂ©e) et du coĂ»t mĂ©tabolique sur vĂ©lo stationnaire (calorimĂ©trie indirecte Ă  25, 50, 75 et 100W). Nos rĂ©sultats indiquent une corrĂ©lation positive entre le poids corporel et la DETQ (r= 0,54, p ≀ 0,01), le MR (r= 0,71, p ≀ 0,01) et la DEAP (r= 0,21, p ≀ 0,05). Ainsi qu’une corrĂ©lation nĂ©gative entre l’ñge et la DETQ (r= -0,19, p ≀ 0,05) et la DEAP (r=-0,18, p ≀ 0,05). Aucune corrĂ©lation entre le coĂ»t mĂ©tabolique aux diffĂ©rentes intensitĂ©s n’a Ă©tĂ© observĂ©e avec la DEAP. Par contre, le VO[indice infĂ©rieur 2] max de rĂ©serve Ă©tait corrĂ©lĂ© Ă  la DETQ (r= 0,38, p ≀ 0,01), Ă  la DEAP (r= 0,21, p ≀ 0,05) et au MR (r= 0,40, p ≀ 0,01). Les rĂ©sultats de la rĂ©gression linĂ©aire multiple indiquent que le poids, l’ñge et le VO[indice infĂ©rieur 2] max de rĂ©serve expliquaient 39,5% de la variance observĂ©e de la DETQ (p ≀ 0,01). La prĂ©sente Ă©tude indique que le coĂ»t mĂ©tabolique sous-maximal sur vĂ©lo stationnaire ne prĂ©dit pas la DETQ dans notre cohorte. Le poids, l’ñge ainsi que le VO[indice infĂ©rieur 2] max de rĂ©serve sont les meilleurs prĂ©dicteurs de la DETQ, avec 39,5 % de la variance expliquĂ©e. D’autres Ă©tudes sont nĂ©cessaires pour confirmer nos rĂ©sultats et pour identifier de meilleurs prĂ©dicteurs cliniques de la DETQ

    Obésité, facteurs de risque et complications cardiométaboliques chez les personnes ùgées de 50 ans et plus : mieux comprendre pour mieux intervenir

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    Le vieillissement est un phĂ©nomĂšne inĂ©vitable provoquant plusieurs changements biologiques, physiques, psychologiques et sociologiques pouvant engendrer des effets potentiellement nĂ©fastes pour la santĂ© gĂ©nĂ©rale de l’individu. Parmi ces changements, une accumulation excessive de tissus adipeux est souvent observĂ©e, laquelle est un facteur de risque de plusieurs problĂšmes de santĂ©, susceptibles de causer une mort prĂ©maturĂ©e. Ainsi, la prise en charge adĂ©quate de l’obĂ©sitĂ© est une prioritĂ© de santĂ© publique. Plusieurs stratĂ©gies ont Ă©tĂ© proposĂ©es pour la gestion du poids corporel. Toutefois, la complexitĂ© et la nature hĂ©tĂ©rogĂšne de l’obĂ©sitĂ© rend le choix d’une stratĂ©gie adĂ©quate un dĂ©fi considĂ©rable pour les cliniciens. Ainsi, l’objectif principal de la prĂ©sente thĂšse est de mieux caractĂ©riser l’état de santĂ© de l’individu obĂšse ayant des complications cardiomĂ©taboliques (syndrome mĂ©tabolique ou prĂ©-diabĂ©tique), en identifiant les principaux facteurs de risque qui lui sont associĂ©s, afin de pouvoir mettre en place une stratĂ©gie d’intervention personnalisĂ©e plus efficace qui rĂ©pond aux besoins spĂ©cifiques de chaque individu. Plus particuliĂšrement, dans un premier temps, nous nous sommes intĂ©ressĂ©s aux effets de la perte de poids induite par la restriction calorique sur la composition corporelle et le profil cardiomĂ©tabolique de femmes mĂ©nopausĂ©es et obĂšses avec ou sans le syndrome mĂ©tabolique. L’étude avait comme objectif principal d’investiguer les rĂ©ponses des deux phĂ©notypes diffĂ©rents (sans ou avec le syndrome mĂ©tabolique) de femmes mĂ©nopausĂ©es et obĂšses suite Ă  une mĂȘme intervention de perte de poids. Notre hypothĂšse Ă©tait que le phĂ©notype d’obĂ©sitĂ© aurait un impact sur les rĂ©ponses des individus suite Ă  une mĂȘme intervention. Nos rĂ©sultats ont dĂ©montrĂ© que les deux sous-groupes avaient des rĂ©ponses similaires suite Ă  l’intervention. Toutefois, au sein du mĂȘme sous-groupe, d’un individu Ă  un autre, les rĂ©ponses mĂ©taboliques Ă©taient diffĂ©rentes. En effet, suite Ă  une amĂ©lioration significative de la composition corporelle, certaines femmes avaient amĂ©liorĂ© leur profil mĂ©tabolique, alors que d’autres ne prĂ©sentaient aucun changement ou avaient mĂȘme dĂ©tĂ©riorĂ© leur profil mĂ©tabolique. En outre, nos observations ont dĂ©montrĂ© qu’en moyenne, le phĂ©notype des femmes mĂ©nopausĂ©es et obĂšses pourrait ne pas avoir d’impact sur l’amĂ©lioration de la composition corporelle et la santĂ© cardiomĂ©tabolique suite Ă  une intervention de perte de poids induite par la restriction calorique, alors que sur le plan individuel des rĂ©ponses variables ont Ă©tĂ© observĂ©es. Dans l’ensemble, les rĂ©sultats de cette Ă©tude confirment la nature hĂ©tĂ©rogĂšne de l'obĂ©sitĂ© et suggĂšrent qu'au-delĂ  de l'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© mĂ©tabolique, plusieurs autres caractĂ©ristiques devraient ĂȘtre considĂ©rĂ©es pour identifier des sous-groupes homogĂšnes afin de minimiser les variations interindividuelles dans les rĂ©ponses suite aux interventions de perte de poids. Finalement, ces rĂ©sultats viennent appuyer l’idĂ©e gĂ©nĂ©rale qu’on ne peut pas prĂ©coniser la mĂȘme stratĂ©gie d’intervention pour tout le monde, et qu’il faut tenir compte des caractĂ©ristiques initiales et des besoins spĂ©cifiques des individus pour mettre en place des stratĂ©gies d’intervention plus personnalisĂ©es. Avec le mĂȘme objectif de mieux comprendre pour mieux intervenir, nous avons proposĂ© deux Ă©tudes d’ordre Ă©pidĂ©miologique utilisant une approche multi-informationnelle centrĂ©e sur l’individu. La premiĂšre Ă©tude (Ă©tude 2) est d’ordre Ă©pidĂ©miologique de type descriptif. L’objectif principal Ă©tait d’investiguer l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© de l’obĂ©sitĂ© au sein d’une population ĂągĂ©e en utilisant une approche d’analyse de classification automatisĂ©e. L’utilisation de cette approche avait pour but de classifier objectivement les individus obĂšses et ĂągĂ©s dans des sous-groupes homogĂšnes prĂ©sentant des caractĂ©ristiques et des besoins similaires (physiques, physiologiques, psychologiques, nutritionnels et sociologiques). Nous avons Ă©galement Ă©tudiĂ© les trajectoires des sous-groupes d’individus obĂšses identifiĂ©s sur une pĂ©riode de 3 ans afin de suivre leur Ă©volution. Nos rĂ©sultats ont dĂ©montrĂ©, dans un premier temps, que diffĂ©rents cofacteurs associĂ©s Ă  l’obĂ©sitĂ© pouvaient ĂȘtre combinĂ©s afin de former diffĂ©rents phĂ©notypes d’individus obĂšses. En effet, des diffĂ©rences dans la santĂ© gĂ©nĂ©rale (GH), psychologique (PH) et au niveau de la capacitĂ© physique (PC) ont permis de distinguer 3 sous-groupes d’individus obĂšses, soit les obĂšses en santĂ© (ou GH+, PH+ et PC+); les obĂšses avec faible capacitĂ© physique (ou GH+/-, PH+/-et PC -) et les obĂšses en mauvaise santĂ© (ou GH-, PH- et PC-)]. Dans un deuxiĂšme temps, nos analyses longitudinales ont dĂ©montrĂ© que les phĂ©notypes identifiĂ©s au dĂ©but de l’étude Ă©taient les mĂȘmes qui Ă©mergeaient Ă  la 1ere, 2e, et 3e annĂ©e de suivi. Ces observations suggĂšrent que malgrĂ© la nature hĂ©tĂ©rogĂšne de l’obĂ©sitĂ©, il existe probablement des patrons rĂ©pĂ©titifs (des phĂ©nomĂšnes rĂ©pĂ©titifs sous-jacents au dĂ©veloppement de l’obĂ©sitĂ©). Les rĂ©sultats des analyses longitudinales ont Ă©galement dĂ©montrĂ© que certains individus obĂšses ont changĂ© de profil d’un temps de mesure Ă  un autre. Toutefois, certains axes de transition Ă©taient plus favorables que d’autres selon le sexe. Nos sous-analyses ont dĂ©montrĂ© que des changements dans le niveau d’activitĂ© physique, la participation sociale et la qualitĂ© de vie reliĂ©e Ă  la santĂ© physique sont associĂ©s Ă  la dĂ©tĂ©rioration ou l’amĂ©lioration du profil de santĂ© des hommes obĂšses et ĂągĂ©s au fils du temps. Chez les femmes obĂšses et ĂągĂ©es, l’amĂ©lioration ou la dĂ©tĂ©rioration du profil de santĂ© au fil du temps Ă©taient associĂ©es Ă  des multitudes de changements, soit des changements de la capacitĂ© physique, du niveau d’activitĂ© physique, de l’état de dĂ©pression, de la qualitĂ© de vie associĂ©e Ă  la santĂ© physique et mentale ainsi que de l’autonomie fonctionnelle. Ces facteurs pourraient ĂȘtre ciblĂ©s par les cliniciens et les professionnels de santĂ© pour adapter les programmes d’intervention afin de prĂ©venir la dĂ©tĂ©rioration du profil de santĂ© des individus obĂšses et ĂągĂ©s Ă  moyen et Ă  long terme. La troisiĂšme Ă©tude avait une visĂ©e Ă©pidĂ©miologique de type Ă©tiologique. Dans cette Ă©tude, notre objectif Ă©tait premiĂšrement, de bien caractĂ©riser le profil d’individu en surplus de poids et obĂšse ayant des complications mĂ©taboliques, soit une glycĂ©mie Ă  jeun altĂ©rĂ©e (impaired fasting glucose : IFG), une intolĂ©rance au glucose (impaired glucose tolerance : IGT) ou bien les deux conditions (IFG-IGT) en utilisant plusieurs variables en lien avec la santĂ© mĂ©tabolique, la composition corporelle, la qualitĂ© nutritionnelle et les habitudes de vie. DeuxiĂšmement, Ă  l’aide d’une mĂ©thode de prĂ©diction paramĂ©trique, notre objectif Ă©tait d’identifier les facteurs de risque spĂ©cifiques associĂ©s Ă  chaque condition. Les rĂ©sultats de cette Ă©tude ont dĂ©montrĂ© que les individus IFG et IGT prĂ©sentaient des caractĂ©ristiques physiques et physiologiques ainsi que des facteurs de risques modifiables diffĂ©rents. De plus, les individus ayant les deux conditions avaient plus de facteurs de risque comparativement Ă  chacune des deux conditions seules. Ces rĂ©sultats indiquent qu’il existe une hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© au sein de la population prĂ©-diabĂ©tique et que les interventions cliniques visant Ă  traiter les individus atteints d’IFG, d’IGT ou d’IFG-IGT devraient ĂȘtre plus spĂ©cifiques pour ĂȘtre plus efficaces. Les facteurs de risque identifiĂ©s dans la prĂ©sente Ă©tude devraient ĂȘtre ciblĂ©s par les professionnels de santĂ© afin de prendre en charge les altĂ©rations de l’homĂ©ostasie de glucose et stopper la progression vers le diabĂšte de type 2. En guise de conclusion, les rĂ©sultats de nos travaux ont dĂ©montrĂ© que l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© de l’obĂ©sitĂ© au sein de certaines populations (prĂ©-diabĂ©tiques, avec ou sans le syndrome mĂ©tabolique) est trĂšs importante. Nos rĂ©sultats ont Ă©galement dĂ©montrĂ© que l’identification des profils d’individus obĂšses en utilisant seulement l’IMC ainsi que les caractĂ©ristiques mĂ©taboliques ne permet pas de rĂ©duire l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© ni d’amĂ©liorer la personnalisation des programmes de perte de poids. En effet, nous avons pu dĂ©montrer qu’au-delĂ  des caractĂ©ristiques mĂ©taboliques, les individus issus d’une mĂȘme sous-population pourraient avoir des caractĂ©ristiques physiques et psychologiques diffĂ©rentes qui devraient ĂȘtre considĂ©rĂ©es pour mieux dĂ©finir leurs besoins. Ainsi, sur le plan clinique, nos rĂ©sultats suggĂšrent que les programmes d’intervention visant la prise en charge de l’obĂ©sitĂ© et ses complications cardiomĂ©taboliques devraient tenir compte des caractĂ©ristiques physiques, physiologiques et psychologiques de l’individu en visant les facteurs de risque spĂ©cifiques associĂ©s Ă  son Ă©tat de santĂ©. Finalement, cette thĂšse a proposĂ© des approches mĂ©thodologiques qui pourraient aider Ă  mieux prendre en charge l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© observĂ©e au sein de la population obĂšse ayant des complications cardiomĂ©taboliques. Ceci pourrait ĂȘtre une premiĂšre Ă©tape vers la personnalisation des stratĂ©gies d’intervention. D’autres Ă©tudes sont nĂ©cessaires pour confirmer nos rĂ©sultats.Abstract : Aging is an inevitable phenomenon causing several biological, physical, psychological and sociological changes that can lead to deterioration of general health profile. Among these changes, excessive accumulation of adipose tissue is often observed, which is a risk factor for many health problems that can lead to premature death. Several strategies have been proposed for body weight management. However, the complex and heterogeneous nature of obesity makes choosing an appropriate strategy a significant challenge for health clinicians. Thus, the main objective of this thesis is to understand objectively the heterogeneity of obesity in different sub-populations of elderly with obesity and cardiometabolic complications (metabolic syndrome or pre-diabetes). More specifically, the first study aimed to compare the effects of caloric restriction inducedweight loss program on body composition and the metabolic profile of postmenopausal women with different obesity phenotypes (without or with metabolic syndrome). Our results demonstrated that, on average, the obesity phenotype did not have an impact on improvements in body composition and cardiometabolic profile after caloric restriction weight loss intervention. However, at the individual level, improved body composition resulted in different metabolic responses. For some individuals, significant weight loss was accompanied by positive changes in the cardiometabolic profile, while for others, changes were negative. Taken together, the results of this study confirm the heterogeneous nature of obesity and suggest that beyond metabolic heterogeneity, several other characteristics should be considered in order to minimize inter-individual variations in response to weight loss interventions. In order to do this, we proposed two epidemiological studies using a multi-informational approach. The first study (study 2) which had a descriptive character, aimed to investigate the heterogeneity of obesity in an elderly population, using a cluster analysis approach. The use of this approach allowed us to classify objectively older obese individuals into 10 homogeneous subgroups representing similar characteristics related to physical, physiological, psychological, nutritional and sociological aspects. We also investigated the trajectories of identified subgroups over 3 years, first, to assess stability and change of obese subgroups and second, to determine key factors that might explain the transition between subgroups. Our results showed that based on variability in general health (GH), psychological health (PH) and physical capacity (PC), three distinct profiles emerged [Cluster_1: healthy obese (or GH+, PH+ and PC+); Cluster_2: obese with low physical capacity (or GH+/-, PH+/- and PC -); Cluster_3: unhealthy obese (or GH-, PH- and PC-)]. The same clusters identified at the beginning of the study emerged Ă  the 1st, 2nd, and 3rd year of follow-up. These observations suggest that the three clusters were stable over time. Our trajectory analyses showed that after 3 years of follow-up, some individuals did not change their health profiles, while others improved or deteriorated their health profiles. For men, changes in the health profile were associated with changes in physical activity level, social participation and physical health-related quality of life. On the other hand, changes in physical capacities, physical activity level, depression state, physical and mental healthrelated quality of life and functional autonomy were involved in the change of health profile in women. These factors should be targeted by clinicians to adapt intervention programs aimed at preventing older people's health in the mean and long term. The second study (study 3) which had an etiological character was aimed, first, to better characterize the profiles of obese individuals having metabolic complications [impaired fasting glucose (IFG) and/or impaired glucose tolerance (IGT)] using several variables related to metabolic health, body composition, nutritional quality and lifestyle. Second, using a parametric prediction method, our objective was to identify modifiable risk factors specific to each condition. Our results demonstrated that individuals with IFG, IGT, or both conditions had different physical and physiological characteristics. Our results also showed that the risk factors were different from one condition to another. Overall, our results demonstrate that there is heterogeneity within the obese pre-diabetic population that should 11 be considered by health clinicians. From a clinical point of view, these results indicate that to be more effective, clinical interventions to treat individuals with IFG, IGT or IFG-IGT should target these risk factors. To conclude, based on the results of our studies, defining obesity phenotypes using BMI and metabolic characteristics does not allow to reduce heterogeneity or adequately personalize weight loss intervention. Clinically, our results suggest that to treat obesity and its cardiometabolic disorders, intervention programs should consider physiological, physical and psychological characteristics of the obese individual. In additional, targeting specific risk factors implicated in the health profile deterioration of obese individuals could support clinicians adapting intervention to meet older individuals’ needs. Finally, this thesis proposed methodological approach to reduce heterogeneity observed among obese population having cardiometabolic complications. This is a first step towards personalization of intervention strategies. Other studies are needed to confirm our results

    Trajectories of frailty with aging:Coordinated analysis of five longitudinal studies

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    BACKGROUND AND OBJECTIVES: There is an urgent need to better understand frailty and its predisposing factors. Although numerous cross-sectional studies have identified various risk and protective factors of frailty, there is a limited understanding of longitudinal frailty progression. Furthermore, discrepancies in the methodologies of these studies hamper comparability of results. Here, we use a coordinated analytical approach in 5 independent cohorts to evaluate longitudinal trajectories of frailty and the effect of 3 previously identified critical risk factors: sex, age, and education. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We derived a frailty index (FI) for 5 cohorts based on the accumulation of deficits approach. Four linear and quadratic growth curve models were fit in each cohort independently. Models were adjusted for sex/gender, age, years of education, and a sex/gender-by-age interaction term. RESULTS: Models describing linear progression of frailty best fit the data. Annual increases in FI ranged from 0.002 in the Invecchiare in Chianti cohort to 0.009 in the Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA). Women had consistently higher levels of frailty than men in all cohorts, ranging from an increase in the mean FI in women from 0.014 in the Health and Retirement Study cohort to 0.046 in the LASA cohort. However, the associations between sex/gender and rate of frailty progression were mixed. There was significant heterogeneity in within-person trajectories of frailty about the mean curves. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Our findings of linear longitudinal increases in frailty highlight important avenues for future research. Specifically, we encourage further research to identify potential effect modifiers or groups that would benefit from targeted or personalized interventions

    Obésité, facteurs de risque et complications cardiométaboliques chez les personnes ùgées de 50 ans et plus : mieux comprendre pour mieux intervenir

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    Le vieillissement est un phĂ©nomĂšne inĂ©vitable provoquant plusieurs changements biologiques, physiques, psychologiques et sociologiques pouvant engendrer des effets potentiellement nĂ©fastes pour la santĂ© gĂ©nĂ©rale de l’individu. Parmi ces changements, une accumulation excessive de tissus adipeux est souvent observĂ©e, laquelle est un facteur de risque de plusieurs problĂšmes de santĂ©, susceptibles de causer une mort prĂ©maturĂ©e. Ainsi, la prise en charge adĂ©quate de l’obĂ©sitĂ© est une prioritĂ© de santĂ© publique. Plusieurs stratĂ©gies ont Ă©tĂ© proposĂ©es pour la gestion du poids corporel. Toutefois, la complexitĂ© et la nature hĂ©tĂ©rogĂšne de l’obĂ©sitĂ© rend le choix d’une stratĂ©gie adĂ©quate un dĂ©fi considĂ©rable pour les cliniciens. Ainsi, l’objectif principal de la prĂ©sente thĂšse est de mieux caractĂ©riser l’état de santĂ© de l’individu obĂšse ayant des complications cardiomĂ©taboliques (syndrome mĂ©tabolique ou prĂ©-diabĂ©tique), en identifiant les principaux facteurs de risque qui lui sont associĂ©s, afin de pouvoir mettre en place une stratĂ©gie d’intervention personnalisĂ©e plus efficace qui rĂ©pond aux besoins spĂ©cifiques de chaque individu. Plus particuliĂšrement, dans un premier temps, nous nous sommes intĂ©ressĂ©s aux effets de la perte de poids induite par la restriction calorique sur la composition corporelle et le profil cardiomĂ©tabolique de femmes mĂ©nopausĂ©es et obĂšses avec ou sans le syndrome mĂ©tabolique. L’étude avait comme objectif principal d’investiguer les rĂ©ponses des deux phĂ©notypes diffĂ©rents (sans ou avec le syndrome mĂ©tabolique) de femmes mĂ©nopausĂ©es et obĂšses suite Ă  une mĂȘme intervention de perte de poids. Notre hypothĂšse Ă©tait que le phĂ©notype d’obĂ©sitĂ© aurait un impact sur les rĂ©ponses des individus suite Ă  une mĂȘme intervention. Nos rĂ©sultats ont dĂ©montrĂ© que les deux sous-groupes avaient des rĂ©ponses similaires suite Ă  l’intervention. Toutefois, au sein du mĂȘme sous-groupe, d’un individu Ă  un autre, les rĂ©ponses mĂ©taboliques Ă©taient diffĂ©rentes. En effet, suite Ă  une amĂ©lioration significative de la composition corporelle, certaines femmes avaient amĂ©liorĂ© leur profil mĂ©tabolique, alors que d’autres ne prĂ©sentaient aucun changement ou avaient mĂȘme dĂ©tĂ©riorĂ© leur profil mĂ©tabolique. En outre, nos observations ont dĂ©montrĂ© qu’en moyenne, le phĂ©notype des femmes mĂ©nopausĂ©es et obĂšses pourrait ne pas avoir d’impact sur l’amĂ©lioration de la composition corporelle et la santĂ© cardiomĂ©tabolique suite Ă  une intervention de perte de poids induite par la restriction calorique, alors que sur le plan individuel des rĂ©ponses variables ont Ă©tĂ© observĂ©es. Dans l’ensemble, les rĂ©sultats de cette Ă©tude confirment la nature hĂ©tĂ©rogĂšne de l'obĂ©sitĂ© et suggĂšrent qu'au-delĂ  de l'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© mĂ©tabolique, plusieurs autres caractĂ©ristiques devraient ĂȘtre considĂ©rĂ©es pour identifier des sous-groupes homogĂšnes afin de minimiser les variations interindividuelles dans les rĂ©ponses suite aux interventions de perte de poids. Finalement, ces rĂ©sultats viennent appuyer l’idĂ©e gĂ©nĂ©rale qu’on ne peut pas prĂ©coniser la mĂȘme stratĂ©gie d’intervention pour tout le monde, et qu’il faut tenir compte des caractĂ©ristiques initiales et des besoins spĂ©cifiques des individus pour mettre en place des stratĂ©gies d’intervention plus personnalisĂ©es. Avec le mĂȘme objectif de mieux comprendre pour mieux intervenir, nous avons proposĂ© deux Ă©tudes d’ordre Ă©pidĂ©miologique utilisant une approche multi-informationnelle centrĂ©e sur l’individu. La premiĂšre Ă©tude (Ă©tude 2) est d’ordre Ă©pidĂ©miologique de type descriptif. L’objectif principal Ă©tait d’investiguer l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© de l’obĂ©sitĂ© au sein d’une population ĂągĂ©e en utilisant une approche d’analyse de classification automatisĂ©e. L’utilisation de cette approche avait pour but de classifier objectivement les individus obĂšses et ĂągĂ©s dans des sous-groupes homogĂšnes prĂ©sentant des caractĂ©ristiques et des besoins similaires (physiques, physiologiques, psychologiques, nutritionnels et sociologiques). Nous avons Ă©galement Ă©tudiĂ© les trajectoires des sous-groupes d’individus obĂšses identifiĂ©s sur une pĂ©riode de 3 ans afin de suivre leur Ă©volution. Nos rĂ©sultats ont dĂ©montrĂ©, dans un premier temps, que diffĂ©rents cofacteurs associĂ©s Ă  l’obĂ©sitĂ© pouvaient ĂȘtre combinĂ©s afin de former diffĂ©rents phĂ©notypes d’individus obĂšses. En effet, des diffĂ©rences dans la santĂ© gĂ©nĂ©rale (GH), psychologique (PH) et au niveau de la capacitĂ© physique (PC) ont permis de distinguer 3 sous-groupes d’individus obĂšses, soit les obĂšses en santĂ© (ou GH+, PH+ et PC+); les obĂšses avec faible capacitĂ© physique (ou GH+/-, PH+/-et PC -) et les obĂšses en mauvaise santĂ© (ou GH-, PH- et PC-)]. Dans un deuxiĂšme temps, nos analyses longitudinales ont dĂ©montrĂ© que les phĂ©notypes identifiĂ©s au dĂ©but de l’étude Ă©taient les mĂȘmes qui Ă©mergeaient Ă  la 1ere, 2e, et 3e annĂ©e de suivi. Ces observations suggĂšrent que malgrĂ© la nature hĂ©tĂ©rogĂšne de l’obĂ©sitĂ©, il existe probablement des patrons rĂ©pĂ©titifs (des phĂ©nomĂšnes rĂ©pĂ©titifs sous-jacents au dĂ©veloppement de l’obĂ©sitĂ©). Les rĂ©sultats des analyses longitudinales ont Ă©galement dĂ©montrĂ© que certains individus obĂšses ont changĂ© de profil d’un temps de mesure Ă  un autre. Toutefois, certains axes de transition Ă©taient plus favorables que d’autres selon le sexe. Nos sous-analyses ont dĂ©montrĂ© que des changements dans le niveau d’activitĂ© physique, la participation sociale et la qualitĂ© de vie reliĂ©e Ă  la santĂ© physique sont associĂ©s Ă  la dĂ©tĂ©rioration ou l’amĂ©lioration du profil de santĂ© des hommes obĂšses et ĂągĂ©s au fils du temps. Chez les femmes obĂšses et ĂągĂ©es, l’amĂ©lioration ou la dĂ©tĂ©rioration du profil de santĂ© au fil du temps Ă©taient associĂ©es Ă  des multitudes de changements, soit des changements de la capacitĂ© physique, du niveau d’activitĂ© physique, de l’état de dĂ©pression, de la qualitĂ© de vie associĂ©e Ă  la santĂ© physique et mentale ainsi que de l’autonomie fonctionnelle. Ces facteurs pourraient ĂȘtre ciblĂ©s par les cliniciens et les professionnels de santĂ© pour adapter les programmes d’intervention afin de prĂ©venir la dĂ©tĂ©rioration du profil de santĂ© des individus obĂšses et ĂągĂ©s Ă  moyen et Ă  long terme. La troisiĂšme Ă©tude avait une visĂ©e Ă©pidĂ©miologique de type Ă©tiologique. Dans cette Ă©tude, notre objectif Ă©tait premiĂšrement, de bien caractĂ©riser le profil d’individu en surplus de poids et obĂšse ayant des complications mĂ©taboliques, soit une glycĂ©mie Ă  jeun altĂ©rĂ©e (impaired fasting glucose : IFG), une intolĂ©rance au glucose (impaired glucose tolerance : IGT) ou bien les deux conditions (IFG-IGT) en utilisant plusieurs variables en lien avec la santĂ© mĂ©tabolique, la composition corporelle, la qualitĂ© nutritionnelle et les habitudes de vie. DeuxiĂšmement, Ă  l’aide d’une mĂ©thode de prĂ©diction paramĂ©trique, notre objectif Ă©tait d’identifier les facteurs de risque spĂ©cifiques associĂ©s Ă  chaque condition. Les rĂ©sultats de cette Ă©tude ont dĂ©montrĂ© que les individus IFG et IGT prĂ©sentaient des caractĂ©ristiques physiques et physiologiques ainsi que des facteurs de risques modifiables diffĂ©rents. De plus, les individus ayant les deux conditions avaient plus de facteurs de risque comparativement Ă  chacune des deux conditions seules. Ces rĂ©sultats indiquent qu’il existe une hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© au sein de la population prĂ©-diabĂ©tique et que les interventions cliniques visant Ă  traiter les individus atteints d’IFG, d’IGT ou d’IFG-IGT devraient ĂȘtre plus spĂ©cifiques pour ĂȘtre plus efficaces. Les facteurs de risque identifiĂ©s dans la prĂ©sente Ă©tude devraient ĂȘtre ciblĂ©s par les professionnels de santĂ© afin de prendre en charge les altĂ©rations de l’homĂ©ostasie de glucose et stopper la progression vers le diabĂšte de type 2. En guise de conclusion, les rĂ©sultats de nos travaux ont dĂ©montrĂ© que l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© de l’obĂ©sitĂ© au sein de certaines populations (prĂ©-diabĂ©tiques, avec ou sans le syndrome mĂ©tabolique) est trĂšs importante. Nos rĂ©sultats ont Ă©galement dĂ©montrĂ© que l’identification des profils d’individus obĂšses en utilisant seulement l’IMC ainsi que les caractĂ©ristiques mĂ©taboliques ne permet pas de rĂ©duire l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© ni d’amĂ©liorer la personnalisation des programmes de perte de poids. En effet, nous avons pu dĂ©montrer qu’au-delĂ  des caractĂ©ristiques mĂ©taboliques, les individus issus d’une mĂȘme sous-population pourraient avoir des caractĂ©ristiques physiques et psychologiques diffĂ©rentes qui devraient ĂȘtre considĂ©rĂ©es pour mieux dĂ©finir leurs besoins. Ainsi, sur le plan clinique, nos rĂ©sultats suggĂšrent que les programmes d’intervention visant la prise en charge de l’obĂ©sitĂ© et ses complications cardiomĂ©taboliques devraient tenir compte des caractĂ©ristiques physiques, physiologiques et psychologiques de l’individu en visant les facteurs de risque spĂ©cifiques associĂ©s Ă  son Ă©tat de santĂ©. Finalement, cette thĂšse a proposĂ© des approches mĂ©thodologiques qui pourraient aider Ă  mieux prendre en charge l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© observĂ©e au sein de la population obĂšse ayant des complications cardiomĂ©taboliques. Ceci pourrait ĂȘtre une premiĂšre Ă©tape vers la personnalisation des stratĂ©gies d’intervention. D’autres Ă©tudes sont nĂ©cessaires pour confirmer nos rĂ©sultats.Abstract : Aging is an inevitable phenomenon causing several biological, physical, psychological and sociological changes that can lead to deterioration of general health profile. Among these changes, excessive accumulation of adipose tissue is often observed, which is a risk factor for many health problems that can lead to premature death. Several strategies have been proposed for body weight management. However, the complex and heterogeneous nature of obesity makes choosing an appropriate strategy a significant challenge for health clinicians. Thus, the main objective of this thesis is to understand objectively the heterogeneity of obesity in different sub-populations of elderly with obesity and cardiometabolic complications (metabolic syndrome or pre-diabetes). More specifically, the first study aimed to compare the effects of caloric restriction inducedweight loss program on body composition and the metabolic profile of postmenopausal women with different obesity phenotypes (without or with metabolic syndrome). Our results demonstrated that, on average, the obesity phenotype did not have an impact on improvements in body composition and cardiometabolic profile after caloric restriction weight loss intervention. However, at the individual level, improved body composition resulted in different metabolic responses. For some individuals, significant weight loss was accompanied by positive changes in the cardiometabolic profile, while for others, changes were negative. Taken together, the results of this study confirm the heterogeneous nature of obesity and suggest that beyond metabolic heterogeneity, several other characteristics should be considered in order to minimize inter-individual variations in response to weight loss interventions. In order to do this, we proposed two epidemiological studies using a multi-informational approach. The first study (study 2) which had a descriptive character, aimed to investigate the heterogeneity of obesity in an elderly population, using a cluster analysis approach. The use of this approach allowed us to classify objectively older obese individuals into 10 homogeneous subgroups representing similar characteristics related to physical, physiological, psychological, nutritional and sociological aspects. We also investigated the trajectories of identified subgroups over 3 years, first, to assess stability and change of obese subgroups and second, to determine key factors that might explain the transition between subgroups. Our results showed that based on variability in general health (GH), psychological health (PH) and physical capacity (PC), three distinct profiles emerged [Cluster_1: healthy obese (or GH+, PH+ and PC+); Cluster_2: obese with low physical capacity (or GH+/-, PH+/- and PC -); Cluster_3: unhealthy obese (or GH-, PH- and PC-)]. The same clusters identified at the beginning of the study emerged Ă  the 1st, 2nd, and 3rd year of follow-up. These observations suggest that the three clusters were stable over time. Our trajectory analyses showed that after 3 years of follow-up, some individuals did not change their health profiles, while others improved or deteriorated their health profiles. For men, changes in the health profile were associated with changes in physical activity level, social participation and physical health-related quality of life. On the other hand, changes in physical capacities, physical activity level, depression state, physical and mental healthrelated quality of life and functional autonomy were involved in the change of health profile in women. These factors should be targeted by clinicians to adapt intervention programs aimed at preventing older people's health in the mean and long term. The second study (study 3) which had an etiological character was aimed, first, to better characterize the profiles of obese individuals having metabolic complications [impaired fasting glucose (IFG) and/or impaired glucose tolerance (IGT)] using several variables related to metabolic health, body composition, nutritional quality and lifestyle. Second, using a parametric prediction method, our objective was to identify modifiable risk factors specific to each condition. Our results demonstrated that individuals with IFG, IGT, or both conditions had different physical and physiological characteristics. Our results also showed that the risk factors were different from one condition to another. Overall, our results demonstrate that there is heterogeneity within the obese pre-diabetic population that should 11 be considered by health clinicians. From a clinical point of view, these results indicate that to be more effective, clinical interventions to treat individuals with IFG, IGT or IFG-IGT should target these risk factors. To conclude, based on the results of our studies, defining obesity phenotypes using BMI and metabolic characteristics does not allow to reduce heterogeneity or adequately personalize weight loss intervention. Clinically, our results suggest that to treat obesity and its cardiometabolic disorders, intervention programs should consider physiological, physical and psychological characteristics of the obese individual. In additional, targeting specific risk factors implicated in the health profile deterioration of obese individuals could support clinicians adapting intervention to meet older individuals’ needs. Finally, this thesis proposed methodological approach to reduce heterogeneity observed among obese population having cardiometabolic complications. This is a first step towards personalization of intervention strategies. Other studies are needed to confirm our results

    Prédiction de la dépense énergétique totale quotidienne chez des femmes ménopausées, obÚses, et sédentaires en fonction du coût métabolique sur vélo stationnaire à différentes intensités

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    L’obĂ©sitĂ© est aujourd’hui un problĂšme de santĂ© publique important qui touche particuliĂšrement les femmes mĂ©nopausĂ©es. En effet, suite Ă  la mĂ©nopause, les femmes subissent de nombreux changements au niveau hormonal. Ces changements sont associĂ©s Ă  une diminution de la masse maigre (MM) et une augmentation de la masse grasse (MG) totale et abdominale. D’autre part, un dĂ©sĂ©quilibre positif entre les apports et la dĂ©pense Ă©nergĂ©tique est un facteur contribuant au dĂ©veloppement de l’obĂ©sitĂ©. Ce dernier est dĂ» Ă  l’interaction de plusieurs mĂ©diateurs comme les facteurs gĂ©nĂ©tiques, environnementaux et sociaux. La mesure de la dĂ©pense Ă©nergĂ©tique (DETQ) joue un rĂŽle important dans la prĂ©vention et le traitement de l'obĂ©sitĂ©. La DETQ est la somme de trois composantes principales Ă  savoir le mĂ©tabolisme de repos (MR), l’effet thermique des aliments et la dĂ©pense Ă©nergĂ©tique liĂ©e aux activitĂ©s physiques (DEAP). Les mĂ©thodes pour la quantifier ou l’estimer varient grandement [questionnaires, surveillance physiologique (frĂ©quence cardiaque et tempĂ©rature corporelle), accĂ©lĂ©romĂštrie, calorimĂ©trie directe, calorimĂ©trie indirecte : chambre respiratoire et eau doublement marquĂ©e]. Ces mĂ©thodes ont des avantages et des limites; lesquelles affectent leur utilisation en clinique. Sur la base de ces observations, il est primordial de dĂ©velopper de nouveaux outils cliniques peu couteux et simples Ă  utiliser afin de quantifier avec plus de prĂ©cision la DETQ. Dans cet ordre d’idĂ©e, des analyses secondaires ont Ă©tĂ© effectuĂ©es sur la base des donnĂ©es de l'Ă©tude MONET (137 femmes mĂ©nopausĂ©es, obĂšses et sĂ©dentaires) afin de dĂ©terminer si la DETQ pouvait ĂȘtre estimĂ©e Ă  partir du coĂ»t mĂ©tabolique sur vĂ©lo stationnaire. Des mesures de la composition corporelle par absorptiomĂ©trie double Ă©nergie Ă  rayons X (DXA), du MR (calorimĂ©trie indirecte), de la DETQ (eau doublement marquĂ©e) et du coĂ»t mĂ©tabolique sur vĂ©lo stationnaire (calorimĂ©trie indirecte Ă  25, 50, 75 et 100W). Nos rĂ©sultats indiquent une corrĂ©lation positive entre le poids corporel et la DETQ (r= 0,54, p ≀ 0,01), le MR (r= 0,71, p ≀ 0,01) et la DEAP (r= 0,21, p ≀ 0,05). Ainsi qu’une corrĂ©lation nĂ©gative entre l’ñge et la DETQ (r= -0,19, p ≀ 0,05) et la DEAP (r=-0,18, p ≀ 0,05). Aucune corrĂ©lation entre le coĂ»t mĂ©tabolique aux diffĂ©rentes intensitĂ©s n’a Ă©tĂ© observĂ©e avec la DEAP. Par contre, le VO[indice infĂ©rieur 2] max de rĂ©serve Ă©tait corrĂ©lĂ© Ă  la DETQ (r= 0,38, p ≀ 0,01), Ă  la DEAP (r= 0,21, p ≀ 0,05) et au MR (r= 0,40, p ≀ 0,01). Les rĂ©sultats de la rĂ©gression linĂ©aire multiple indiquent que le poids, l’ñge et le VO[indice infĂ©rieur 2] max de rĂ©serve expliquaient 39,5% de la variance observĂ©e de la DETQ (p ≀ 0,01). La prĂ©sente Ă©tude indique que le coĂ»t mĂ©tabolique sous-maximal sur vĂ©lo stationnaire ne prĂ©dit pas la DETQ dans notre cohorte. Le poids, l’ñge ainsi que le VO[indice infĂ©rieur 2] max de rĂ©serve sont les meilleurs prĂ©dicteurs de la DETQ, avec 39,5 % de la variance expliquĂ©e. D’autres Ă©tudes sont nĂ©cessaires pour confirmer nos rĂ©sultats et pour identifier de meilleurs prĂ©dicteurs cliniques de la DETQ

    Prevalence of the metabolic syndrome between 1999 and 2014 in the United States adult population and the impact of the 2007–2008 recession: an NHANES study

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    To document changes in prevalence of the metabolic syndrome (MetS) in the United States adult population between 1999 and 2014 and to explore how variations in the dietary intakes explain changes in MetS prevalence and its components over time. A total of 38 541 individuals (aged 20–85 years; National Health and Nutrition Examination Survey 1999–2014) were studied. Outcome variables were MetS, waist circumference (WC), plasma high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c), triglycerides, fasting glucose (FG) levels, resting systolic and diastolic blood pressure, dietary intakes (total daily energy, carbohydrates, proteins, fats, sodium, and alcohol intakes), the poverty income ratio (PIR) and sociodemographic data (age, sex, ethnicity). Overall, the prevalence of the MetS significantly increased between 1999 and 2014 (27.9% to 31.5%). High plasma FG levels and high WC increased between 1999 and 2014, while the prevalence of the other components of MetS decreased or remained stable. Interestingly, a significant peak in MetS prevalence was observed in 2007–2008 compared with 1999–2006 (34.4% vs 27.6%), accompanied by a concomitant increase in WC and plasma FG levels, as well as a decrease in plasma HDL-c. Finally, significant decreases were observed for the PIR, total daily energy intake, sodium, and all macronutrient intakes in 2007–2008 compared with 1999–2006 (all P < 0.01). Results showed that the MetS prevalence significantly increased between 1999 and 2014 in the United States adult population, with a peak in 2007–2008. Interestingly, the 2007–2008 peak in MetS prevalence was accompanied by decreases in the PIR, total daily energy, and macronutrients intakes, suggesting potential impact of the 2007–2008 recession.The accepted manuscript in pdf format is listed with the files at the bottom of this page. The presentation of the authors' names and (or) special characters in the title of the manuscript may differ slightly between what is listed on this page and what is listed in the pdf file of the accepted manuscript; that in the pdf file of the accepted manuscript is what was submitted by the author

    Increased level of high-sensitivity cardiac Troponin T in a geriatric population is determined by comorbidities compared to age

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    High level of cardiac Troponin T (hs-cTnT) in geriatric population has been considered as an age-related phenomenon, which may question the interpretation of the increase of hs-cTnT in this population. The challenge is what is the primary cause of the increased hs-cTnT levels in elderly patients without AMI. Objective: The aim of the current study was to determine the impact of aging on hs-cTnT levels in elderly patients without acute cardiac events but in the presence of comorbidities. Methods: Sociodemographic and clinical data were collected from 6977 medical records of patients aged ≄65 years without acute coronary events but for whom hs-cTnT measurements were available. The patients were stratified based on age, troponin levels and the number of comorbidities. Results: The results suggested that the likelihood of increased hs-cTnT was related to the presence of comorbidities independently of their number (p < 0.05). The adjusted odds ratio (AOR) for both advanced age and having comorbidity was statistically significant, however for the old group (74 ≄ age ≄ 84 years) the chance of having elevated troponin regarding age compared to the presence of comorbidity was 1.070 vs. 1.216, whereas for the old-old group (≄85 years) it was found to be 1.071 vs. 1.311. Besides statistical significance for age, from a clinical standpoint, the AOR of 1.070 may not be considered clinically relevant. Conclusion: Increased hs-cTnT levels were associated with the presence of pre-existing comorbidities independently of age. Increased hs-cTnT levels in the elderly should always be considered as pathological, and a specific etiology should be searched. Keywords: Hs-cTnT, Elderly and very elderly patients, Comorbidit

    Immunogenicity of Mix-and-Match CoronaVac/BNT162b2 Regimen versus Homologous CoronaVac/CoronaVac Vaccination: A Single-Blinded, Randomized, Parallel Group Superiority Trial

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    (1) Background: This study aimed to compare the immunogenicity of the mix-and-match CoronaVac/BNT162b2 vaccination to the homologous CoronaVac/CoronaVac regimen. (2) Methods: We conducted a simple-blinded randomized superiority trial to measure SARS-CoV-2 neutralization antibodies and anti-spike receptor binding domain (RBD) IgG concentrations in blood samples of participants who had received the first dose of CoronaVac vaccine followed by a dose of BNT162b2 or CoronaVac vaccine. The primary endpoint for immunogenicity was the serum-neutralizing antibody level with a percentage of inhibition at 90% at 21–35 days after the boost. A difference of 25% between groups was considered clinically relevant. (3) Results: Among the 240 eligible participants, the primary endpoint data were available for 100 participants randomly allocated to the mix-and-match group versus 99 participants randomly allocated to the homologous dose group. The mix-and-match regimen elicited significantly higher levels of neutralizing antibodies (median level of 96%, interquartile range (IQR) (95–97) versus median level of 94%, IQR (81–96) and anti-spike IgG antibodies (median level of 13,460, IQR (2557–29,930) versus median level of 1190, IQR (347–4964) compared to the homologous group. Accordingly, the percentage of subjects with a percentage of neutralizing antibodies > 90% was significantly higher in the mix-and-match group (90.0%) versus the homologous (60.6%). Interestingly, no severe events were reported within 30 days after the second dose of vaccination in both groups. (4) Conclusions: Our data showed the superiority of the mix-and-match CoronaVac/BNT162b2 vaccination compared to the CoronaVac/CoronaVac regimen in terms of immunogenicity, thus constituting a proof-of-concept study supporting the use of inactivated vaccines in a mix-and-match strategy while ensuring good immunogenicity and safety

    Trajectories of Frailty With Aging: Coordinated Analysis of Five Longitudinal Studies

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    Background and Objectives There is an urgent need to better understand frailty and its predisposing factors. Although numerous cross-sectional studies have identified various risk and protective factors of frailty, there is a limited understanding of longitudinal frailty progression. Furthermore, discrepancies in the methodologies of these studies hamper comparability of results. Here, we use a coordinated analytical approach in 5 independent cohorts to evaluate longitudinal trajectories of frailty and the effect of 3 previously identified critical risk factors: sex, age, and education. Research Design and Methods We derived a frailty index (FI) for 5 cohorts based on the accumulation of deficits approach. Four linear and quadratic growth curve models were fit in each cohort independently. Models were adjusted for sex/gender, age, years of education, and a sex/gender-by-age interaction term. Results Models describing linear progression of frailty best fit the data. Annual increases in FI ranged from 0.002 in the Invecchiare in Chianti cohort to 0.009 in the Longitudinal Aging Study Amsterdam (LASA). Women had consistently higher levels of frailty than men in all cohorts, ranging from an increase in the mean FI in women from 0.014 in the Health and Retirement Study cohort to 0.046 in the LASA cohort. However, the associations between sex/gender and rate of frailty progression were mixed. There was significant heterogeneity in within-person trajectories of frailty about the mean curves. Discussion and Implications Our findings of linear longitudinal increases in frailty highlight important avenues for future research. Specifically, we encourage further research to identify potential effect modifiers or groups that would benefit from targeted or personalized interventions
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