Age‐ and gender‐dependent values of skeletal muscle mass in healthy children and adolescents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skeletal muscle mass (SMM) can be extracted from whole-body scans obtained by X-ray-based dual-photon absorptiometry (DXA). There is a need to establish expected age-dependent values for children and adolescents. METHODS: Appendicular lean tissue mass (ALM) was extracted from whole-body DXA scans in 140 healthy children and adolescents (68 females and 72 males). Whole-body SMM was calculated from ALM using equations developed by Kim et al. (Am J Clin Nutr 84:1014-1020, 2006). Age-dependent patterns of increase in SMM were derived by fitting SMM values to equations that consisted of the sum of two logistic expressions, one accounting for SMM changes during growth and the other for SMM changes during puberty. Normal ranges were defined so that 95% of the SMM values were included. The reproducibility of SMM measurements was obtained from whole-body DXA scans repeated on three occasions in each of a separate group of 32 normal children with repositioning between scans. RESULTS: Normal ranges are presented as equations describing the age-dependent pattern of increase in SMM as well as population standard deviations that increased steadily with age. For 15 children below age 10, SMM reproducibility (95% CI) was 149 g (119-199 g) while for 17 children and adolescents over age 10, reproducibility was 170 g (138-223 g). CONCLUSION: DXA-based measurements of SMM in children and adolescents are reproducible and can be expressed in terms of age-dependent Z scores.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle