Lean mass reference curves in adolescents using dual-energy x-ray absorptiometry (DXA)
Notice bibliographique
Résumé
The body composition phenotype of low lean mass (LM) has been associated with metabolic disorders and impaired physical functioning in the pediatric population. Abnormalities in body composition may be identified using reference curves; however, no reference data on LM is available for Brazilian adolescents. The purpose of this study was to present reference data, including percentile curves, of whole body LM, lean mass index (LMI), appendicular lean mass (ALM), and fat mass for Southern Brazilian adolescents. This was a cross-sectional study of adolescents aged 12-17 years from a southern region in Brazil, who had body composition assessed using dual energy x-ray absorptiometry (DXA). Percentile values and reference curves employing the Lambda, Mu and Sigma method (LMS) were computed for LM, LMI (lean mass/height2), ALM and fat mass. Data on 541 adolescents (68.6% boys) was included. Sex differences in growth trajectories were observed for absolute and adjusted LM, with boys presenting greater LM quantity with advancing ages than girls (66.9% and 17.4% difference between the ages of 12 and 17 for boys and girls, respectively). The values corresponding to the lowest percentile (3rd) of LMI ranged between 10.63 to 13.93 kg/m2 in boys and 11.13 to 12.03 kg/m2 among girls aged 12-17 years. This study established the first LM, LMI, and ALM reference curves in Southern Brazilian adolescents, which can potentially be used in association with functional measures to identify LM abnormalities during growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».