Application of Simple Anthropometry in the Assessment of Health Risk: Implications for the Canadian Physical Activity, Fitness and Lifestyle Appraisal
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
Incremental improvements in our knowledge of the associations between human body composition and disease have been facilitated by advances in research technology. Magnetic resonance imaging and computerized tomography are among the technological advances that have helped unravel the mechanisms that link body composition and disease. However, because the use of these methods in large-scale studies and field settings is impractical, the potential relationships between body composition and health risk rely on the use of anthropometric tools. Indeed, the application of simple anthropometry to identify relationships between body composition and health risk in clinical practice is no less valuable than the use of advanced technologies to gain insight into the mechanistic links between body composition and disease in the laboratory. Accordingly, the purpose of this review is to summarize current knowledge regarding the ability of anthropometry to predict health risk and to act as surrogate measures of total and abdominal fat distribution. Because the ultimate objective is to make recommendations for revision to the Healthy Body Composition section of the Canadian Physical Activity, Fitness and Lifestyle Appraisal (CPAFLA) manual, we focus on those anthropometric methods specific to CPAFLA. Consistent with this objective, when necessary we present original data to reinforce important concepts not suitably addressed in the literature.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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