Body Composition According to Spinal Cord Injury Level: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The level of injury is linked with biochemical alterations and limitations in physical activity among individuals with spinal cord injury (SCI), which are crucial determinants of body composition. We searched five electronic databases from inception until 22 July 2021. The pooled effect estimates were computed using random-effects models, and heterogeneity was calculated using I2 statistics and the chi-squared test. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. We pooled 40 studies comprising 4872 individuals with SCI (3991 males, 825 females, and 56 sex-unknown) in addition to chronic SCI (median injury duration 12.3 y, IQR 8.03–14.8). Individuals with tetraplegia had a higher fat percentage (weighted mean difference (WMD) 1.9%, 95% CI 0.6, 3.1) and lower lean mass (WMD −3.0 kg, 95% CI −5.9, −0.2) compared to those with paraplegia. Those with tetraplegia also had higher indicators of central adiposity (WMD, visceral adipose tissue area 0.24 dm2 95% CI 0.05, 0.43 and volume 1.05 L 95% CI 0.14, 1.95), whereas body mass index was lower in individuals with tetraplegia than paraplegia (WMD −0.9 kg/mg2, 95% CI −1.4, −0.5). Sex, age, and injury characteristics were observed to be sources of heterogeneity. Thus, individuals with tetraplegia have higher fat composition compared to paraplegia. Anthropometric measures, such as body mass index, may be inaccurate in describing adiposity in SCI individuals.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,039 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».