Comparison of Foot-to-Foot and Hand-to-Foot Bioelectrical Impedance Methods in a Population with a Wide Range of Body Mass Indices
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: 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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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