Estimation of fat-free mass in Asian neonates using bioelectrical impedance analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to develop and validate a prediction equation of fat-free mass (FFM) based on bioelectrical impedance analysis (BIA) and anthropometry using air-displacement plethysmography (ADP) as a reference in Asian neonates and to test the applicability of the prediction equations in an independent Western cohort. A total of 173 neonates at birth and 140 at two weeks of age were included. Multiple linear regression analysis was performed to develop the prediction equations in a two-third randomly selected subset and validated on the remaining one-third subset at each time point and in an independent Queensland cohort. FFM measured by ADP was the dependent variable, and anthropometric measures, sex and impedance quotient (L2/R50) were independent variables in the model. Accuracy of prediction equations was assessed using intra-class correlation and Bland-Altman analyses. L2/R50 was the significant predictor of FFM at week two but not at birth. Compared with the model using weight, sex and length, including L2/R50 slightly improved the prediction with a bias of 0·01 kg with 2 sd limits of agreement (LOA) (0·18, -0·20). Prediction explained 88·9 % of variation but not beyond that of anthropometry. Applying these equations to the Queensland cohort provided similar performance at the appropriate age. However, when the Queensland equations were applied to our cohort, the bias increased slightly but with similar LOA. BIA appears to have limited use in predicting FFM in the first few weeks of life compared with simple anthropometry in Asian populations. There is a need for population- and age-appropriate FFM prediction equations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».