Bioelectrical Impedance vs. Four‐compartment Model to Assess Body Fat Change in Overweight Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Tanita TBF-305 body fat analyzer is marketed for home and clinical use and is based on the principles of leg-to-leg bioelectrical impedance analysis (BIA). Few studies have investigated the ability of leg-to-leg BIA to detect change in percentage fat mass (%FM) over time. Our objective was to determine the ability of leg-to-leg BIA vs. the four-compartment (4C) model to detect small changes in %FM in overweight adults. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: Thirty-eight overweight adults (BMI, 25.0 to 29.9 kg/m2; age, 18 to 44 years; 31 women) participated in a 6-month, randomized, double-blind, placebo-controlled study of a nutritional supplement. Body composition was measured at 0 and 6 months using the Tanita TBF-305 body fat analyzer [using equations derived by the manufacturer (%FM(T-Man)) and by Jebb et al. (%FM(T-Jebb))] and the 4C model (%FM(4C)). RESULTS: Subjects in the experimental group lost 0.9%FM(4C) (p = 0.03), a loss that did not reach significance using leg-to-leg BIA (0.6%FM(T-Man), p = 0.151; 0.6%FM(T-Jebb), p = 0.144). We observed large standard deviations (SDs) in the mean difference in %FM between the 4C model and the Tanita(Manufacturer) (2.5%) and Tanita(Jebb) (2.2%). Ten subjects fell outside +/-1 SD of the mean differences at 0 and 6 months; those individuals were younger and shorter than those within +/-1 SD. DISCUSSION: Leg-to-leg BIA performed reasonably well in predicting decreases in %FM in this group of overweight adults but resulted in wide SDs vs. %FM(4C) in individuals. Cross-sectional determinations of %FM of overweight individuals using leg-to-leg BIA should be interpreted with caution.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».