Reliability of Head, Neck, and Trunk Anthropometric Measurements Used for Predicting Segment Tissue Masses in Living Humans
Notice bibliographique
Résumé
Soft and rigid tissue mass prediction equations have been previously developed and validated for the segments of the upper and lower extremities in living humans using simple anthropometric measurements. The reliability of these measurements has been found to be good to excellent for all measurement types (segment lengths, circumferences, breadths, skinfolds). However, the reliability of the measurements needed to develop corresponding equations for the head, neck, and trunk has yet to be determined. The purpose of this study was to quantify the inter- and intrameasurer reliability of 34 surface anthropometric measurements of the head, neck, and trunk segments. Measurements (11 lengths, 7 circumferences, 11 breadths, 5 skinfolds) were taken twice separately on 50 healthy, university-age individuals using standard anthropometric tools. The mean inter- and intrameasurer measurement differences were fairly small overall, with 64.7% and 67.6% of the relative differences less than 5%, respectively. All measurements, except for the right lateral trunk, had intraclass correlation coefficients (ICCs) greater than 0.75, and coefficients of variation (CVs) less than 10%, indicating good reliability overall. These results are consistent with previous work for the extremities and provide support for the use of the defined surface measurements for future tissue mass prediction equation development.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».