Is adductor pollicis muscle thickness a good predictor of lean mass in adults?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Lean mass (LM) is an important parameter in clinical outcomes, which highlights the necessity of reliable tools for its estimation. The adductor pollicis muscle thickness (APMT) is easily accessible and suffers minimal interference from the adjacent subcutaneous fat tissue. OBJECTIVE: To assess the relationship between the APMT and LM in a sample of Southern Brazilian adults. METHODS: Participants were adults from the 1982 Pelotas (Brazil) Birth Cohort. LM was measured by dual energy X-ray absorptiometry (DXA). LM and lean mass index (LMI - LM divided by the square of height - kg/m(2)) were the outcomes. APMT was measured using a skinfold caliper. The mean of three measurements in the non-dominant hand was used in the analyses. APMT was described according to socio-demographic characteristics and nutritional status. The relationship between APMT and both LM and LMI was evaluated by correlation coefficient and linear regression using APMT as a single anthropometric parameter and also in addition to BMI. RESULTS: APMT was assessed in 3485 participants. APMT was higher in males, non-whites, less-schooled and obese individuals. APMT was moderately correlated to LM and LMI (ranged from 0.44 to 0.57). Correlation coefficients were higher for LMI as outcome and in females (LM: 0.51 and LMI: 0.57). APMT explained 19% and 26% of the variance in LM in males and females, respectively, whereas it explained 26% and 33% of the variance in LMI. APMT increased the prediction for LM in 3 and 4 percentage points in males and females, in comparison to explained by BMI. BMI explained 48% and 59% of the variance of LMI in males and females whereas APMT increased it to 51% and 62% for both sexes, respectively. CONCLUSIONS: Results were not good enough to promote the APMT as a single predictor of LM or LMI in epidemiological studies. APMT has a little predictive capacity in estimating LM or LMI when BMI is also considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».