Validation of hand‐held bioelectrical impedance analysis with magnetic resonance imaging for the assessment of body composition in overweight women
Notice bibliographique
Résumé
Methods of assessing body composition suitable for use in clinical trials should be accurate, reliable, and easy to perform. One such technique routinely implemented is hand-held bioelectrical impedance analysis (BIA). The validity of this method, however, in body composition assessment of overweight women is not known. The aim of this study was to validate the hand-held BIA technique with magnetic resonance imaging (MRI) for the assessment of body composition in overweight women. Fat mass, percent fat mass, fat-free mass, and percent fat-free mass values estimated by hand-held BIA were compared to those measured by MRI. Thirty-one Caucasian women (50.1 +/- 8.2 years, body mass index of 26.9 +/- 3.1 kg/m(2)) participated in the study. BIA measurements were highly reproducible (technical error (TE) was 0.06 +/- 0.07 kg for fat mass and 0.08 +/- 0.11% for percent fat mass), but were significantly different (P < 0.0001) for each body composition parameter when compared to MRI. BIA underestimated fat mass by 2.3 +/- 3.3 kg and percent fat mass by 5.6 +/- 3.9%. Likewise, BIA overestimated fat free mass by 7.4 +/- 2.7 kg and percent fat free mass by 5.6 +/- 3.2%. No relationship between the bias and the mean of the two measurements was noted suggesting that bias is not related to measurement size. Although hand-held BIA gives reproducible findings, the bias noted for all body composition parameters puts into question the validity of this regional impedance device for use in clinical trials in overweight women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».