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Enregistrement W3164113594 · doi:10.1111/cpf.12716

Test–retest reliability and validity of body composition methods in adults

2021· article· en· W3164113594 sur OpenAlexafffund
Julia O. Totosy de Zepetnek, Jennifer J. Lee, Terence Boateng, Stephanie Plastina, Shane Cleary, Liuye Huang, Michaela Kucab, Stella Paterakis, Neil R. Brett, Nick Bellissimo

Notice bibliographique

RevueClinical Physiology and Functional Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesRyerson University
Mots-clésMedicineLimits of agreementStandard errorUltrasoundAnthropometryCalipersSkinfold thicknessBody mass indexBody fat percentageNuclear medicinePlethysmographReliability (semiconductor)Bland–Altman plotPhysical therapyInternal medicineMathematicsStatisticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cost‐effective and efficient body composition measurement devices that are reliable and valid are necessary for identifying health risk as well as for understanding the effectiveness of lifestyle interventions. The objective of this study was to evaluate the test–retest reliability and validity of three body composition measurement devices. Forty‐nine adults (mean age (SD) = 31.5 (10.7) y; BMI = 23.5 (3.0) kg/m 2 ) completed a reference air displacement plethysmography (ADP) measure, and duplicate measures using skinfold callipers (Lange), ultrasound (BodyMetrix A‐mode) and a 3‐dimensional photonic scanner (3DPS; Fit3D ProScanner). Skinfold thickness was measured at seven sites using callipers and ultrasound; percent body fat (%BF) was then estimated using population‐specific algorithms. The 3DPS was used to measure body circumferences, and then %BF was estimated using its beta‐software. While skinfold callipers showed poor absolute reliability (mean differences (Δ) [95% CI] = 0.54% [0.22, 0.87], standard error of measurement (SEM) = 0.63%), ultrasound and the 3DPS showed excellent absolute (Δ = 0.17% [−0.25, 0.58], SEM = 0.78%; and Δ = −0.01% [−0.43, 0.40], SEM = 0.67%, respectively) and relative reliability (ICC 2,1 = 0.988 [0.979, 0.993]; and ICC 2,1 = 0.983 [0.968, 0.991], respectively). Compared to ADP ( n = 43), skinfold callipers underestimated %BF (Δ = −4.53 [−7.72, −1.34]; p = 0.003), while ultrasound (Δ = −0.32 [−3.51, 2.87]; p = 0.99) and the 3DPS (Δ = 1.06 [−2.12. 4.26]; p = 0.77) were not significantly different. Bland–Altman plots showed a minimal bias of ultrasound [95% limit of agreement (LOA) = −7.87, 7.23] and the 3DPS [95% LOA = −6.66, 8.79]. In conclusion, estimating %BF from subcutaneous fat measurements using ultrasound and body circumferences using a 3DPS may be reliable and valid methods that require minimal technician expertise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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