Comparing Dual Energy X-ray Absorptiometry and Air-Displacement-Plethysmography Body Composition Evaluations in Male Collegiate Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».