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Enregistrement W3134190856 · doi:10.1186/s12889-021-10552-y

No differences in the body fat after violating core bioelectrical impedance measurement assumptions

2021· article· en· W3134190856 sur OpenAlexaff
Arshdeep K. Randhawa, Veronica Jamnik, Michael Fung, Adam S. Fogel, Jennifer L. Kuk

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioelectrical impedance analysisMedicineBody mass indexOverweightDehydrationLimits of agreementObesityInternal medicineBody waterPhysical therapyBody weightNuclear medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: It is unclear to what degree acutely violating bioelectrical impedance analysis (BIA) measurement assumptions will alter the predicted percent fat mass (%FM) and whether this differs by sex or body mass index (BMI). METHODS: %FM was assessed under control, dehydration, exercise, water, food intake and non-voided bladder conditions with three BIA devices (Tanita: BC-418, TBF-314, & Omron HBF-306CN) for men (n = 23, age: 24.0 ± 5.2 years old) and women (n = 17, age: 22.5 ± 3.4 years old) separately. RESULTS: For all BIA devices, there were no differences in the %FM values between the control and the other conditions in men or women (- 1.9 to 0.4%, p > 0.05). Across the three devices and five conditions, 97% of %FM tests returned values within 5% of control (2 tests), and 86% of tests were within 2% of control despite violating an assumption. The errors were greatest with dehydration and women were more likely to have a %FM difference greater than 2% than men with dehydration using the hand-to-foot device (Tanita TBF-314: 59% versus 9%). There were no differences in %FM between control and the conditions when examined by BMI (overweight/obesity: - 2.8 to 0.1% and normal weight: - 1.7 to 0.5%; BMI*trial, p = 0.99). CONCLUSION: %FM estimates were similar despite acutely violating the preliminary measurement BIA assumptions across a range of different BMIs. The minor variations in %FM are smaller than what would be expected with day-to-day variability or weight loss intervention but may be larger in women than men.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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