Interindividual variation in abdominal subcutaneous and visceral adipose tissue: influence of measurement site
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the influence of measurement site on the ranking (low to high) of abdominal subcutaneous (SAT) and visceral (VAT) adipose tissue. We also determined the influence of measurement site on the prediction of abdominal SAT and VAT mass. The subjects included 100 men with computed tomography (CT) measurements at L4-L5 and L3-L4 levels and 100 men with magnetic resonance imaging (MRI) measurements at L4-L5 and 5 cm above L4-L5 (L4-L5 +5 cm). Corresponding mass values were determined by using multiple-image protocols. For SAT, 90 and 92 of the 100 subjects for CT and MRI, respectively, had a difference in rank position at the two levels. The change in rank position exceeded the error or measurement for approximately 75% of the subjects for both methods. For VAT, 91 and 95 of the 100 subjects for CT and MRI, respectively, had a difference in rank position at the two levels. The change in rank position exceeded the error of measurement for 36% of the subjects for CT and for 8% of the subjects for MRI. For both imaging modalities, the variance explained in SAT and VAT mass (kg) was comparable for L4-L5, L4-L5 +5 cm, and L3-L4 levels. In conclusion, the ranking of subjects for abdominal SAT and VAT quantity is influenced by measurement location. However, the ability to predict SAT and VAT mass by using single images obtained at the L4-L5, L4-L5 +5 cm, or L3-L4 levels is comparable.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».