The triponderal mass index as a measure of adiposity in pediatric survivors of acute lymphoblastic leukemia: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common type of childhood cancer. Treatments of ALL predispose survivors to obesity, which increases the risk of cardiovascular disease and diabetes. The hallmark of obesity is excess fat mass, and adiposity is a superior predictor of cardiometabolic risk when compared to Body Mass Index (BMI), yet clinical measures of adiposity in children are lacking. The Tri-Ponderal Mass Index (TMI) (kg/m3) is a more accurate adiposity measure compared to BMI z-score in the general pediatric population. This cross-sectional study aimed to validate TMI as an adiposity measure against DEXA scan-derived adiposity, and to compare it to BMI z-score, in pediatric ALL survivors. This study was a retrospective chart review of pediatric ALL survivors diagnosed between 2004 and 2015 at McMaster Children’s Hospital, a tertiary pediatric center in Ontario, Canada. One hundred and thirteen patients (Female n = 55, 48.70%) were included, and adiposity was measured using DEXA scans. Exploratory partial correlations and linear regression analyses were adjusted for age, sex, ethnicity, and ALL risk status. Both TMI and BMI z-score correlated with the DEXA-measured fat mass percentage (FM%) (partial correlation TMI versus FM% r = 0.56; p value < 0.0001; BMI z-score versus FM% r = 0.55; p value < 0.0001). In regression analyses, the association of TMI was not inferior to BMI z-score in assessing adiposity (TMI versus FM% estimated unstandardized B 0.80, 95% CI 0.56, 1.02; p value < 0.0001; BMI z-score versus FM% (unstandardized B 0.37, 95% CI 0.26, 0.49; p value < 0.0001). The TMI is a useful clinical adiposity-specific measure in survivors of pediatric ALL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».