Resting Energy Expenditure of Children and Adolescents With Nonalcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mainstay of treatment for pediatric nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is lifestyle modification, which includes dietary changes that lead to slow but sustained weight loss or weight stabilization in growing children. Accurate estimation of energy requirements is necessary to achieve this goal. The objective of this study was to assess the accuracy of the most commonly used equations in predicting the resting energy expenditure (REE) of children with NAFLD. METHODS: This was a retrospective study performed in a single institution. The predictive accuracy of various equations was assessed by comparing their estimates against the measured REE obtained with indirect calorimetry. Accuracy was defined as an estimate within 10% of measured REE. RESULTS: Fifty-six children (70% male; 52% white and 36% Asian) with a median age of 13 years were included. The median measured REE was 1829 kcal/d. Of the equations studied, the Schofield had the smallest average bias (-32 kcal/d; confidence interval, -121 to 56). The Schofield and Molnar equations were the most accurate, providing REE estimates within 10% of measured in 59% of cases. The remaining equations had lower and variable predictive accuracy. The use of adjusted body weight in predictive equations did not improve the predictive accuracy. CONCLUSION: In a cohort of children and adolescents with NAFLD, the Schofield and Molnar equations performed best in predicting energy expenditure. However, predictive equations were often inaccurate, suggesting that clinicians should interpret their results with caution and consider using indirect calorimetry when available.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».