Associations between Changes in Abdominal and Thigh Muscle Quantity and Quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography (CT) images at L4-L5, T12-L1 and the midthigh are commonly used to assess abdominal adiposity, liver fat, and muscle quantity (mass) and quality (lipid), respectively. Unknown is whether abdominal skeletal muscle (SM) at L4-L5 or T12-L1 can also be used to reflect thigh SM quantity and quality, which is often considered the criterion measure. Also unclear is whether changes in thigh SM quantity and quality are reflected by corresponding changes in abdominal SM quantity and quality. PURPOSE: We examined the associations between abdominal SM and thigh SM quantity and quality in overweight/obese postmenopausal women before (n = 125) and after (n = 86) a 6-month exercise intervention trial. METHODS: CT was used to assess muscle quantity and quality at the midthigh, L4-L5, and T12-L1. RESULTS: At baseline, abdominal SM quality was significantly associated with thigh SM quality at L4-L5 and T12-L1 (R2 = 0.22 and R2 = 0.37, respectively; P < 0.01). Similarly, at baseline, abdominal SM quantity and quality was significantly associated with thigh SM quantity at L4-L5 and T12-L1 (R2 = 0.37 and R2 = 0.48, respectively; P < 0.01). Changes in thigh SM mass were marginally associated with changes in abdominal SM at T12-L1 (R2 = 0.08, P = 0.01) but not at L4-L5 (P > 0.10). Changes in thigh SM quality were associated with corresponding changes in abdominal SM quality at both L4-L5 and T12-L1 (R2 = 0.43 and R2 = 0.73, respectively). CONCLUSIONS: Measurements obtained from a single CT image taken within the abdomen are moderately correlated with measures of thigh SM quantity and quality at baseline. Changes in thigh SM mass are poorly tracked by changes in abdominal SM. However, abdominal SM does provide comparable measures of muscle quality change.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».