Validation of predictive equations for resting energy expenditure in treatment-seeking adults with overweight and obesity: Measured versus estimated
Notice bibliographique
Résumé
The quantification of resting energy expenditure (REE) in patients with obesity is an important measure. We aimed to evaluate the validity of predictive equations in estimating REE compared with indirect calorimetry (IC) in treatment-seeking Arab adults with overweight or obesity. Twenty-three predictive equations were compared with REE values measured by IC (Vmax Encore 229) in 89 adult participants with overweight or obesity (mean age = 40.62 ± 15.96 years and mean body mass index [BMI] = 35.02 ± 4.60 kg/m2) referred to the Department of Nutrition and Dietetics of Beirut Arab University (Lebanon). The accuracy of the predictive equations was evaluated on the basis of whether the percentage prediction was within 10% of the measured REE, and the mean difference between predicted and measured values (bias). The Bland–Altman method was used to assess the agreement between the predicted and measured values. The equations that demonstrated the closest agreement with IC were the De La Cruz equation in males (accurate predictions: 68.2%; bias: ?19.52 kcal/day) and the Mifflin equation in females (accurate prediction: 61.2%; bias: ?36.43 kcal/day). In conclusion, we suggest that these two equations produce the least biased estimations for REE in this population.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».