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Enregistrement W1993989456 · doi:10.1089/met.2010.0013

Comparison of Foot-to-Foot and Hand-to-Foot Bioelectrical Impedance Methods in a Population with a Wide Range of Body Mass Indices

2010· article· en· W1993989456 sur OpenAlexafffund
Claudia Gagnon, Julie Ménard, Annie Bourbonnais, Jean‐Luc Ardilouze, Jean‐Patrice Baillargeon, André C. Carpentier, Marie‐France Langlois

Notice bibliographique

RevueMetabolic Syndrome and Related Disorders · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBioelectrical impedance analysisMedicineAnthropometryFoot (prosody)PopulationBody mass indexFat free massFat massInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several techniques are currently used for measurement of body composition. Bioelectrical impedance assessment (BIA) is a simple, noninvasive method of assessing body composition. We aimed to compare multifrequency hand-to-foot (HF-BIA) and foot-to-foot (FF-BIA) bioelectrical impedance analysis techniques to assess fat-free mass (FFM) in a population with a wide range of body mass indices (BMI). METHODS: This was a cross-sectional study of 198 adult subjects. Anthropometric and BIA measures (HF-BIA with Hydra ICF/ECF, Xitron Technologies and FF-BIA with Tanita, model TBF-300A) were recorded after a 12-h fast. RESULTS: Participants had a mean age of 42 years and BMI of 33.50.7 (range, 17.7-65.6) kg/m2. Mean FFM with HF-BIA (FFM BIA/HF) and FF-BIA (FFM BIA/FF) were 61.31.3 kg and 58.10.9 kg, respectively (P < 0.001). In subjects with BMI <25 kg/m2, FFM BIA/FF was not significantly different compared to FFMBIA/HF (-0.2 kg; P=0.8). However, FFM BIA/FF was significantly lower in subjects with BMI 25-30 kg/m2 (-2.0 kg; P=0.009), 30-34 kg/m2 (-1.8 kg; P¼0.04), 34-42 kg/m2 (-4.7 kg; P<0.001) and >42 kg/m2 (-8.0 kg; P=0.001). Pearson correlations between both methods were very high for FFM (r=0.92), fat mass (r=0.91), and % fat mass (r=0.85), all P<0.001. Correlation coefficients for FFM were high in each quintile of BMI. FFM BIA/FF was the only significant independent predictor of FFM BIA/HF (P<0.001) in linear regression analyses using clinical and FF-BIA variables, but introducing BMI in the model added precision. CONCLUSION: FFM BIA/FF correlates closely with FFM BIA/HF across all quintiles of BMI, but FF-BIA gives lower FFM in overweight and obese subjects.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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