Tri-ponderal mass index in survivors of childhood brain tumors: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Survivors of childhood brain tumors (SCBT) face a higher risk of cardiometabolic disorders and premature mortality compared to the general population. Excess adiposity is a known risk factor for these comorbidities. However, while SCBT have higher adiposity compared to healthy controls, measuring adiposity in clinical practice involves access to specialized equipment and may impact busy clinical services. Tri-ponderal Mass Index (TMI; kg/m3) may be a superior measure of adiposity when compared to Body Mass Index (BMI; kg/m2). However, its use in determining adiposity in SCBT has not been assessed. This study aims to validate TMI as a clinical measure of adiposity in SCBT. This was a cross-sectional study including 44 SCBT (n = 20 female) and 137 (n = 64 female) non-cancer control children, 5–17 years of age. BMI and TMI were calculated from height and weight measurements. Fat mass percentage was assessed using bioelectrical impedance analysis and waist to hip and waist to height ratios were used to assess central adiposity. Regression analyses were adjusted for age, sex, puberty and treatment. TMI demonstrated strong correlations to measures of total and central adiposity and predicted adiposity in SCBT and non-cancer controls, with stronger trends in the latter group. TMI may serve as a reliable clinical measure of adiposity in both SCBT and healthy children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».