Peer Review #3 of "Comparison of 3D laser-based photonic scans and manual anthropometric measurements of body size and shape in a validation study of 123 young Swiss men (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Background: Manual anthropometric measurements are time-consuming and challenging to perform within acceptable intra-and inter-individual error margins in large studies.Three-dimensional (3D) laser body scanners provide a fast and precise alternative: Within a few seconds the system produces a 3D image of the body topography and calculates some 150 standardised body size measurements. Objective:The aim was to enhance the small number of existing validation studies and compare scan and manual techniques based on five selected measurements.We assessed the agreement between two repeated measurements within the two methods, analysed the direct agreement between the two methods, and explored the differences between the techniques when used in regressions assessing the effect of health related determinants on body shape indices. Methods:We performed two repeated body scans on 123 volunteering young men using a Vitus Smart XXL body scanner.We manually measured height, waist, hip, buttock, and chest circumferences twice for each participant according to the WHO guidelines.The participants also filled in a basic questionnaire.Results: Mean differences between the two scan measurements were smaller than between the two manual measurements, and precision and intra-class correlation coefficients were higher.Both techniques were strongly correlated.When comparing means between both techniques we found significant differences: Height was systematically shorter by 2.1cm, whereas waist, hip and bust circumference measurements were larger in the scans by 1.17-4.37cm.In consequence, body shape indices also became larger and the prevalence of overweight was greater when calculated from the scans.Between 4.1% and 7.3% of the probands changed risk category from normal to overweight when classified based on the scans.However, when employing regression analyses the two measurement techniques resulted in very similar coefficients, confidence intervals, and p-values. Conclusion:For performing a large number of measurements in a large group of probands in a short time, body scans generally showed good feasibility, reliability, and validity in comparison to manual measurements.The systematic differences between the methods may result from their technical nature (contact vs. non-contact).
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».