In vivo precision of the GE iDXA for the assessment of total body composition and fat distribution in severely obese patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the precision of the iDXA for total body composition and fat distribution measurements in severely obese patients. DESIGN AND METHODS: Sixty-five severely obese participants with a mean age of 46 ± 11 years, BMI of 49 ± 6 kg/m(2) , and a mean body mass of 137.3 ± 20.9 kg took part in this investigation. Two consecutive iDXA scans with repositioning of the total body were conducted for each participant. The coefficient of variation (CV), the root-mean-square (RMS) averages of standard deviations of repeated measurements, the corresponding 95% least significant change, and Intraclass Correlations (ICC) were calculated. RESULTS: Precision expressed as % CV, for total body bone mineral content, fat free mass, total body fat, total body lean, and % total body fat were 1.08%, 0.94%, 0.90%, 1.00%, 0.79%, respectively. Precision was 1.44% for gynoid fat distribution and 1.64% for android fat (AF) distribution. The ICCs in all DXA measurements were 0.99 with % AF having the lowest at 0.96. CONCLUSIONS: The GE Lunar iDXA™ demonstrated excellent precision for total body composition assessments and is the first study to assess reproducibility in severely obese individuals.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».