Bioelectrical Impedance Analysis Overestimates Fat‐Free Mass in Breast Cancer Patients Undergoing Treatment
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 (FFMBIA) and compared these estimates to DXA (FFMDXA; reference method). Results On average, patients were 52 ± 10 (mean ± SD) years of age and overweight (body mass index: 27.5 ± 5.5 kg/m2; body fat by DXA: 40.1% ± 6.6%). Relative to DXA, BIA overestimated FFM by 4.1 ± 3.4 kg (FFMDXA: 42.0 ± 5.9 kg; FFMBIA: 46.1 ± 3.4 kg). Individual equation‐generated predictions of FFMBIA ranged from 39.6 ± 6.7 to 52.2 ± 5.6 kg, with 16 equations overestimating and 2 equations underestimating FFMBIA compared with FFMDXA. 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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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».