Relationship between body mass, lean mass, fat mass, and limb bone cross‐sectional geometry: Implications for estimating body mass and physique from the skeleton
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Estimating body mass from skeletal dimensions is widely practiced, but methods for estimating its components (lean and fat mass) are poorly developed. The ability to estimate these characteristics would offer new insights into the evolution of body composition and its variation relative to past and present health. This study investigates the potential of long bone cross-sectional properties as predictors of body, lean, and fat mass. MATERIALS AND METHODS: Humerus, femur and tibia midshaft cross-sectional properties were measured by peripheral quantitative computed tomography in sample of young adult women (n = 105) characterized by a range of activity levels. Body composition was estimated from bioimpedance analysis. RESULTS: Lean mass correlated most strongly with both upper and lower limb bone properties (r values up to 0.74), while fat mass showed weak correlations (r ≤ 0.29). Estimation equations generated from tibial midshaft properties indicated that lean mass could be estimated relatively reliably, with some improvement using logged data and including bone length in the models (minimum standard error of estimate = 8.9%). Body mass prediction was less reliable and fat mass only poorly predicted (standard errors of estimate ≥11.9% and >33%, respectively). DISCUSSION: Lean mass can be predicted more reliably than body mass from limb bone cross-sectional properties. The results highlight the potential for studying evolutionary trends in lean mass from skeletal remains, and have implications for understanding the relationship between bone morphology and body mass or composition.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».