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Enregistrement W2002592797 · doi:10.3148/68.3.2007.160

<i>New Insights into Body Composition and Health:</i> Through Imaging Analysis: 2007 Ryley-Jeffs Memorial Lecture

2007· article· en· W2002592797 sur OpenAlexafffundvenue
Linda J. McCargar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésSarcopeniaAdipose tissueSarcopenic obesityMagnetic resonance imagingMedicineComposition (language)Fat massObesityPopulationMuscle massRadiologyPhysiologyPathologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From calipers to magnetic resonance imaging (MRI), we have come a long way in our ability to analyze body composition. Some historical milestones are a reminder that many concepts in muscle and fat metabolism, and their measurement, have stood the test of time. However, newer imaging technology has improved our understanding of population heterogeneity in body composition, and the potential health problems associated with certain body composition phenotypes. Imaging analyses, such as dual energy X-ray absorptiometry, computed tomography, and MRI, have provided detailed characterization of the type and amount of fat deposited centrally (abdominal adipose tissue), the trajectory of losses in muscle tissue (sarcopenia), and the combination of low muscle mass/high fat mass (sarcopenic obesity). The last is a new emerging health concern because the presence of these two disproportionate tissue depots may have an additive effect on increasing morbidity. Ongoing measurement of body composition is needed, and preliminary research suggests this may have important nutritional implications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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