Evaluation of Abdominal Obesity by a Portable Stereo Vision Body Imaging System
Notice bibliographique
Résumé
Visceral fat stores in the abdomen are related to increased risk for insulin resistance and cardiovascular disease. This metabolically active fat depot is commonly measured via Magnetic Resonance Imaging (MRI), although this method is costly and burdensome for subjects. The focus of this study was the evaluation of a portable body imaging system for analysis of abdominal obesity. Caucasian and Hispanic women fasted for 4 hours before measurement of anthropometrics, 8‐camera stereo vision body imaging, and MRI. Intraclass correlation coefficient of MRI for a subset of subjects showed strong agreement between two observers for labeling of visceral and subcutaneous fat with SliceOMatic version 4.3 (TomoVision, Magog, Quebec) (Intraclass Correlation Coefficient 1.000 and 0.999 for subcutaneous and visceral fat, respectively, p<0.01). Stepwise linear regression analysis showed that girths at the thigh and umbilicus as measured by the portable body imaging system were strong predictors of visceral fat volume (Adjusted r 2 =0.709, p<0.01). This represented marked improvement over traditional manual prediction methods sagittal diameter and waist circumference by caliper and tape (Adjusted r 2 =0.651 and 0.531, respectively, p<0.01). These results indicate that the portable body imaging system is an effective means to evaluate central adiposity. Supported by NIH 1 R21 DK081206‐02.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».