Accuracy of two Generic Prediction Equations and One Population-Specific Equation for Resting Energy Expenditure in Individuals with Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The primary aim was to assess the accuracy of common prediction equations, the Harris-Benedict (HB) and the Mifflin St. Jeor (MSJ) equations, for estimating resting energy expenditure (REE) among people with spinal cord injury (SCI) against actual REE measurements. The secondary aim was to cross-validate the Buchholz et al. energy prediction equation created for people with SCI. METHODS: A metabolic cart with canopy was used to measure the actual REE. The HB, MSJ, and the Buchholz et al. equations were used for the prediction of REE. RESULTS: Thirty-nine participants (31 males and 8 females) were enrolled in this cross-sectional study. The REEs significantly differed from one another, F(1.52, 57.68) = 52.04, P < 0.001, where both the HB (M = 1703.06, SD = 265.1) and the MSJ (M = 1628.92, SD = 233.8) energy predictions were significantly higher (P < 0.001) than the measured REE (M = 1394.05, SD = 298.7). In contrast, the Buchholz et al. equation did not differ from the measured REE. CONCLUSIONS: Our data show that the HB and MSJ equations do not accurately predict the energy needs of this community. Using a SCI-specific equation would improve estimates of REE, such as the Buchholz et al. equation. More research into energy equations for this population may help health care professionals better tailor dietary requirements for weight management.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».