Influences Of Adipose And Bone Tissues On Lean Soft Tissues Estimated By BIA
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle size is closely related to its mechanical usage, and so optimization of muscle mass and function is crucial for assurance of a high quality of life. Bioelectrical impedance analysis (BIA) is accepted as a useful method for assessing accurately both favorable and unfavorable changes in limb muscle size and/or lean soft tissue mass (LST) with exercise, or alternatively, early detection of muscle wasting with ageing, in humans. However, the influences of concurrent exercise/ageing related changes in adipose tissue mass (ATM) and bone mineral density (BMD) on estimates of muscle and/or LST mass by BIA have been ignored. PURPOSE The purpose of this study is to investigate the influences of BMD and ATM on the accuracy of BIA estimates of LST in the forearm. METHODS Fifteen healthy females (age: 34.5 ± 4yrs, height: 163.6 ± 7.2cm, body mass: 71.6 ± 18.9 kg, mean ± SD) were recruited as subjects. The bio-electrical impedance (BI) of the whole forearm (elbow to wrist in the right arm) was measured. The LST of the whole forearm was obtained by DXA (LSTDXA) and used as reference data. A simple regression equation for the relationship between the LST index (forearm length2/BI) and (LSTDXA) was used to estimate LST (LSTBIA). BMD and ATM of the whole forearm were also obtained by DXA. RESULTS The LSTBIA was strongly correlated with the LSTDXA (r=0.857, P < 0.05, SEE=50.2g, 7.2%). Bland and Altman plot did not show a significant systematic error. There was no significant correlation between ATM and BMD. However, the residual (LSTBIA - LSTDXA) of the estimate was negatively and positively related to BMD (r=−0.536, p < 0.05) and ATM (r=0.635, p < 0.05), respectively. CONCLUSION The findings obtained here indicate that bio-electrical impedance analysis is applicable to estimate limb lean soft tissue mass, but the error of estimation is affected by both adipose tissue mass and bone mineral density.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».