Accuracy of the Common Predictive Equations for Estimating Resting Energy Expenditure among Normal and Overweight Girl University Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to determine the accuracy of commonly used predictive formulas of resting metabolic rate (RMR) compared to measured RMR in normal and overweight young females. METHODS: In this cross-sectional study, 98 female university students aged 18-30 years with body mass index 18 to 30 kg/m(2) were recruited. Anthropometric indices and body compositions were measured. RMR was measured by indirect calorimetry (FitMate, Cosmed, Rome, Italy) and estimated by 11 predictive formulas. The accuracy of the RMR formulas and mean percentage differences between estimated and measured values were calculated. Paired t test was used to compare estimated and measured RMRs. RESULT: There were no significant differences between measured and estimated RMR by the 4 commonly used formulas (Mifflin, Cunningham, and World Health Organization [WHO]/Food and Agriculture Organization [FAO]). Among all of the equations, the Mifflin formula showed the lowest bias (-2.97 ± 116.43 kcal/day) at the group level and was the most accurate formula (80.23%) in normal and overweight participants. The over- and underestimated values were about 14% and 5.5%, respectively. In normal and overweight females, Mifflin was the most accurate formula, with 75.51% and 84.61% accuracy, respectively. CONCLUSION: Given the current lack of a standardized formula that consistently delivers accurate results, the Mifflin formula can be recommended for estimating energy requirements in normal and overweight females in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».