Utility of published skinfold thickness equations for prediction of body composition in very young New Zealand children
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of body composition is increasingly important in research and clinical settings but is difficult in very young children. Bioelectrical impedance analysis (BIA) and air displacement plethysmography (ADP) are well-established but require specialist equipment so are not always feasible. Our aim was to determine if anthropometry and skinfold thickness measurements can be used as a substitute for BIA or ADP for assessing body composition in very young New Zealand children. We used three multi-ethnic cohorts: 217 children at a mean age of 24·2 months with skinfold and BIA measurements; seventy-nine infants at a mean age of 20·9 weeks and seventy-three infants at a mean age of 16·2 weeks, both with skinfold and ADP measurements. We used Bland-Altman plots to compare fat and fat-free mass calculated using all potentially relevant equations with measurements using BIA or ADP. We also calculated the proportion of children in the same tertile for measured fat or fat-free mass and tertiles (i) calculated using each equation, (ii) each absolute skinfold, and (iii) sum of skinfold thicknesses. We found that even for the best equation for each cohort, the 95 % limits of agreement with standard measures were wide (25-200 % of the mean) and the proportion of children whose standard measures fell in the same tertile as the skinfold estimates was ≤69 %. We conclude that none of the available published skinfold thickness equations provides good prediction of body composition in multi-ethnic cohorts of very young New Zealand children with different birth history and growth patterns.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».