Intra‐Abdominal Adipose Tissue Quantification by Alternative Versus Reference Methods: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective This meta‐analysis aimed to assess the agreement between intra‐abdominal adipose tissue (IAAT) quantified by alternative methods and the reference standards, computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI). Methods MEDLINE and EMBASE electronic databases were systematically searched to identify studies that quantified IAAT thickness, area, or volume by a comparator method and CT or MRI. Using an inverse variance weighted approach (random‐effects model), the mean differences and 95% limits of agreement (LoA) were pooled between methods. Results The meta‐analysis included 24 studies using four comparator methods. The pooled mean differences were −0.3 cm (95% LoA: −3.4 to 3.2 cm; P = 0.400) for ultrasound and −11.6 cm2 (95% LoA: −43.1 to 19.9 cm2; P = 0.004) for bioelectrical impedance analysis. Dual‐energy x‐ray absorptiometry (DXA) quantified both IAAT area and volume with mean differences of 8.1 cm2 (95% LoA: −98.9 to 115.1 cm2; P = 0.061) and 10 cm3 (95% LoA: −280 to 300 cm3; P = 0.808), respectively. Conclusions Ultrasound and DXA measure IAAT with minimal bias from CT or MRI, while bioelectrical impedance analysis systematically underestimates IAAT. However, with the exception of DXA for IAAT volume, the wide LoA caution against clinical or research use of the comparator methods and emphasize the need to optimize alternatives to the reference standards.
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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 | 0,027 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».