Bioelectrical Impedance Analysis Overestimates Fat‐Free Mass in Breast Cancer Patients Undergoing Treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Bioelectrical impedance analysis (BIA) is commonly used to assess fat‐free mass (FFM) and fat mass (FM) in breast cancer patients. However, because of the prevalence of overweight, obesity and variable hydration status in these patients, assumptions for existing prediction equations developed in healthy adults may be violated, resulting in inaccurate body composition assessment. Methods We measured whole‐body FFM using single‐frequency BIA (50 kHz) and dual‐energy x‐ray absorptiometry (DXA) in 48 patients undergoing treatment for breast cancer. We applied raw BIA data to 18 previously published FFM prediction equations (FFM BIA ) and compared these estimates to DXA (FFM DXA ; reference method). Results On average, patients were 52 ± 10 (mean ± SD) years of age and overweight (body mass index: 27.5 ± 5.5 kg/m 2 ; body fat by DXA: 40.1% ± 6.6%). Relative to DXA, BIA overestimated FFM by 4.1 ± 3.4 kg (FFM DXA : 42.0 ± 5.9 kg; FFM BIA : 46.1 ± 3.4 kg). Individual equation‐generated predictions of FFM BIA ranged from 39.6 ± 6.7 to 52.2 ± 5.6 kg, with 16 equations overestimating and 2 equations underestimating FFM BIA compared with FFM DXA . Based on equivalence testing, no equation‐generated estimates were equivalent to DXA. Conclusion Compared with DXA, BIA overestimated FFM in breast cancer patients during treatment. Although several equations performed better than others, none produced values that aligned closely with DXA. Caution should be used when interpreting BIA measurements in this clinical population, and future studies should develop prediction equations specific to breast cancer patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle