Predicting Energy Expenditure in Elders with the Metabolic Cost of Activities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Measuring free-living energy expenditure in aging human is a considerable challenge. The objective of this study was to predict total energy expenditure (TEE) in elders by combining the metabolic cost of activities and accelerometer outputs. METHODS: Seventeen elders (7 women, 10 men) aged 60 to 78 yr were recruited. Body composition was measured by dual x-ray absorptiometry. Doubly labeled water was used as the criterion standard to measure TEE on a 7-d time frame. During the same period, participants wore a uniaxial accelerometer (Caltrac) to estimate TEE. Resting metabolic rate and metabolic costs of sitting, standing, and walking (1, 3, and 5 km·h(-1)) were measured by indirect calorimetry. RESULTS: There was no correlation between Caltrac's outputs and doubly labeled water measurement of TEE. The best predictors of TEE were fat-free mass, the metabolic cost of standing, and the metabolic cost of walking at 3 km·h(-1) (r = 0.78, P < 0.01). CONCLUSIONS: Our results suggest that TEE may be estimated with good accuracy using fat-free mass, the cost of standing still, and the cost of walking at 3 km·h(-1). These predictors are easy to measure in older adults. Further work is needed to confirm our findings and develop prediction equation with these parameters.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».