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Enregistrement W2793046780 · doi:10.1139/apnm-2017-0804

Validity of the 4-compartment model using dual energy X-ray absorptiometry-derived body volume in overweight individuals

2018· article· en· W2793046780 sur OpenAlexvenueno aff
Malia N.M. Blue, Katie R. Hirsch, Eric T. Trexler, Abbie E. Smith‐Ryan

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightDual-energy X-ray absorptiometryCompartment (ship)Dual energyVolume (thermodynamics)Dual (grammatical number)MedicineGerontologyBody mass indexInternal medicinePhysicsGeologyThermodynamicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to assess the validity of dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) to estimate body volume (BV) for use in a 4-compartment (4C) body composition model in an overweight/obese population. Body composition of 61 overweight/obese adults (age: 37.3 ± 10.0 years; height: 170.2 ± 9.5 cm; body mass: 97.1 ± 17.4 kg) was measured by 2 methods: a criterion 4C model and a DXA-derived BV 4C model. For both models, bioelectrical impedance spectroscopy was used to estimate total body water; total body bone mineral content was measured by a full-body DXA scan. For the criterion 4C model, BV was derived from air displacement plethysmography; for the DXA-4C model, BV was derived from previously published coefficients. Total error (TE) and standard error of the estimate (SEE) values for BV (TE = 1.11 L; SEE = 0.01 L) and body fat percentage (%fat) (TE = 2.92%; SEE = 0.32%) represented good to very good agreement between models. The DXA-derived measures of body composition (BV: 96.6 ± 18.1 L; %fat: 39.5% ± 8.1%; fat mass: 38.5 ± 11.9 kg), were significantly greater (p < 0.001) than 4C criterion measures (BV: 95.7 ± 17.6 L; %fat: 37.0% ± 7.6%; FM: 36.0 ± 10.8 kg) with the exception of lean mass, which was significantly lower (p < 0.001; DXA-4C: 58.2 ± 11.2 kg; criterion 4C: 60.7 ± 12.0 kg). Although small statistically significant mean differences were observed, TE and SEE results support the use of the DXA-4C method, which requires less time and equipment, for valid estimates of body composition in overweight/obese individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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