Predictive Validity of the Body Adiposity Index in Overweight and Obese Adults Using Dual-Energy X-ray Absorptiometry
Notice bibliographique
Résumé
The body adiposity index (BAI) is a recent anthropometric measure proven to be valid in predicting body fat percentage (BF%) in some populations. However, the results have been inconsistent across populations. This study was designed to verify the validity of BAI in predicting BF% in a sample of overweight/obese adults, using dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA) as the reference method. A cross-sectional study was conducted in 48 participants (54% women, mean age 41.0 ± 7.3 years old). DEXA was used as the “gold standard” to determine BF%. Pearson’s correlation coefficient was used to evaluate the association between BAI and BF%, as assessed by DEXA. A paired sample t-test was used to test differences in mean BF% obtained with BAI and DEXA methods. To evaluate the concordance between BF% as measured by DEXA and as estimated by BAI, we used Lin’s concordance correlation coefficient and Bland–Altman agreement analysis. The correlation between BF% obtained by DEXA and that estimated by BAI was r = 0.844, p < 0.001. Paired t-test showed a significant mean difference in BF% between methods (BAI = 33.3 ± 6.2 vs. DEXA 39.0 ± 6.1; p < 0.001). The bias of the BAI was −6.0 ± 3.0 BF% (95% CI = −12.0 to 1.0), indicating that the BAI method significantly underestimated the BF% compared to the reference method. Lin’s concordance correlation coefficient was considered stronger (ρc = 0.923, 95% CI = 0.862 to 0.957). In obese adults, BAI presented low agreement with BF% measured by DEXA; therefore, BAI is not recommended for BF% prediction in this overweight/obese sample studied.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».