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Enregistrement W2467453645 · doi:10.1249/01.mss.0000486177.41082.68

Comparing Dual Energy X-ray Absorptiometry and Air-Displacement-Plethysmography Body Composition Evaluations in Male Collegiate Hockey Players

2016· article· en· W2467453645 sur OpenAlexaffabout
Jessica A. Insogna, Neal W. Prokop, Ryan E.R. Reid, Jonathan Bonneau, Patrick Delisle-Houde, Tayler A. Buchan, Ross E. Andersen

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDual-energy X-ray absorptiometryBody fat percentageDual energyFat free massPlethysmographFat massAnimal scienceAthletesNuclear medicineMathematicsPhysical therapyBody weightBody mass indexInternal medicineBone mineralBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate assessment of body fat percentage has been a major goal of body composition research over the past 50 years. Body composition is a health and performance variable that coaches and athletes deem important for optimal performance. Two popular laboratory methods used for assessing an athlete’s body composition include air displacement plethysmography (BODPOD), and dual energy x-ray absoptiometry (DXA). PURPOSE: Compare the results of the BODPOD® with the known gold-standard measure of body composition, the DXA. METHODS: Twenty-nine elite male Canadian collegiate hockey players, (Age = 24.07 ± 1.49, BMI = 26.5 ± 2.74) participated in this study at the mid-point of their regular season. All participants underwent one BODPOD and one DXA evaluation on the same day. Paired t-tests were performed to compare differences in fat mass, fat percentage, and fat-free mass between DXA and BODPOD. RESULTS: Average fat percentage reported by the DXA and BODPOD® was 15.34 ± 3.53 and 11.66 ± 4.82 respectively, resulting in a bias score of 3.78 ± 2.33 kg (t(28) = 8.71, p ≤ .001). Average fat mass reported by the DXA and BODPOD® was 13.42 ± 3.59 and 10.15 ± 4.54 kg respectively, resulting in a bias score of 3.27 ± 1.92 kg (t(28) = 9.18, p ≤ .001. Average fat-free mass reported by the DXA and BODPOD® was 73.31 ± 5.30 and 76.25 ± 5.74 kg respectively, resulting in a bias score of -2.93 ± 2.06 kg (t(28) = -7.66, p ≤ .001. CONCLUSIONS: There is a difference in fat percentage, fat mass, and fat-free mass reported between the BODPOD® and DXA. This may have important implications for training programing and meal planning for elite athletes. Our findings may help sport scientists better interpret and make comparisons between studies that use different types of body composition methodologies amongst athletic populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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