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Enregistrement W2106271249 · doi:10.1155/2012/953060

Bioelectrical Impedance and Dual-Energy X-Ray Absorptiometry Assessments of Changes in Body Composition Following Exercise in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus

2012· article· en· W2106271249 sur OpenAlexafffund
Masae Miyatani, Pearl Yang, Scott Thomas, B. Catharine Craven, Paul Oh

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteCanada Research ChairsUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Diabetes Association
Mots-clésBioelectrical impedance analysisMedicineDual-energy X-ray absorptiometryDual energyDiabetes mellitusComposition (language)Type 2 Diabetes MellitusPhysical therapyInternal medicineEndocrinologyBody mass indexOsteoporosisBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to compare the level of agreement between leg-to-leg bioelectrical impedance analysis (LBIA) and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) for assessing changes in body composition following exercise intervention among individuals with Type 2 diabetes mellitus (T2DM). Forty-four adults with T2DM, age 53.2 ± 9.1 years; BMI 30.8 ± 5.9 kg/m(2) participated in a 6-month exercise program with pre and post intervention assessments of body composition. Fat free mass (FFM), % body fat (%FM) and fat mass (FM) were measured by LBIA (TBF-300A) and DXA. LBIA assessments of changes in %FM and FM post intervention showed good relative agreements with DXA variables (P < 0.001). However, Bland-Altman plot(s) indicated that there were systematic errors in the assessment of the changes in body composition using LBIA compared to DXA such that, the greater the changes in participant body composition, the greater the disparity in body composition data obtained via LBIA versus DXA data (FFM, P = 0.013; %FM, P < 0.001; FM, P < 0.001). In conclusion, assessment of pre and post intervention body composition implies that LBIA is a good tool for assessment qualitative change in body composition (gain or loss) among people with T2DM but is not sufficiently sensitive to track quantitative changes in an individual's body composition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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