Inter and intra-reliability of ultrasonography for the measurement of abdominal subcutaneous & visceral adipose tissue thickness at 12 weeks gestation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excess abdominal adiposity cause metabolic disturbances, particularly in pregnancy. Methods of accurate measurement are limited in pregnancy due to risks associated with these procedures. This study outlines a non-invasive methodology for the measurement of adipose tissue in pregnancy and determines the intra- and inter-observer reliability of ultrasound (US) measurements of the two components of adipose tissue (subcutaneous (SAT) and visceral adipose tissue (VAT)) within a pregnant population. METHODS: Thirty pregnant women were recruited at the end of their first trimester, from routine antenatal clinic at the University Maternity Hospital Limerick, Ireland. Measurements of adipose tissue thickness were obtained using a GE Voluson E8 employing a 1-5 MHz curvilinear array transducer. Two observers, employing methodological rigour in US technique, measured thickness of adipose tissue three times, and segmented the US image systematically in order to define measurements of SAT and VAT using specifically pre-defined anatomical landmarks. RESULTS: Intra-observer and inter-observer precision was assessed using Coefficient of Variation (CV). Measurements of SAT and total adipose for both observers were < 5% CV and < 10% CV for VAT in measures by both observers. Inter-observer reliability was assessed by Limits of Agreement (LoA). LoA were determined to be - 0.45 to 0.46 cm for SAT and - 0.34 to 0.53 cm for VAT values. Systematic bias of SAT measurement was 0.01 cm and 0.10 cm for VAT. Inter-observer precision was also assessed by coefficient of variation (CV: SAT, 3.1%; VAT, 7.2%; Total adipose, 3.0%). CONCLUSION: Intra-observer precision was found to be acceptable for measures of SAT, VAT and total adipose according to anthropometric criterion, with higher precision reported in SAT values than in VAT. Inter-observer reliability assessed by Limits-Of-Agreement (LoA) confirm anthropometrically reliable to 0.5 cm. Systematic bias was minimal for both measures, falling within 95% confidence intervals. These results suggest that US can produce reliable, repeatable and accurate measures of SAT and VAT during pregnancy.
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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 | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».