Body composition indices of a load–capacity model: gender- and BMI-specific reference curves
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fat mass (FM) and fat-free mass (FFM) are frequently measured to define body composition phenotypes. The load-capacity model integrates the effects of both FM and FFM to improve disease-risk prediction. We aimed to derive age-, gender- and BMI-specific reference curves of load-capacity model indices in an adult population (≥18 years). DESIGN: Cross-sectional study. Dual-energy X-ray absorptiometry was used to measure FM, FFM, appendicular skeletal muscle mass (ASM) and truncal fat mass (TrFM). Two metabolic load-capacity indices were calculated: ratio of FM (kg) to FFM (kg) and ratio of TrFM (kg) to ASM (kg). Age-standardised reference curves, stratified by gender and BMI (<25.0 kg/m2, 25.0-29.9 kg/m2, ≥30.0 kg/m2), were constructed using an LMS approach. Percentiles of the reference curves were 5th, 15th, 25th, 50th, 75th, 85th and 95th. SETTING: Secondary analysis of data from the 1999-2004 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). SUBJECTS: The population included 6580 females and 6656 males. RESULTS: The unweighted proportions of obesity in males and females were 25.5 % and 34.7 %, respectively. The average values of both FM:FFM and TrFM:ASM were greater in female and obese subjects. Gender and BMI influenced the shape of the association of age with FM:FFM and TrFM:ASM, as a curvilinear relationship was observed in female and obese subjects. Menopause appeared to modify the steepness of the reference curves of both indices. CONCLUSIONS: This is a novel risk-stratification approach integrating the effects of high adiposity and low muscle mass which may be particularly useful to identify cases of sarcopenic obesity and improve disease-risk prediction.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».