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Enregistrement W4281727013 · doi:10.1519/jsc.0000000000004287

Validity of Bioelectric Impedance in Relation to Dual-Energy X-Ray Absorptiometry for Measuring Baseline and Change in Body Composition After an Exercise Program in Stroke

2022· article· en· W4281727013 sur OpenAlexaff
Laís Manata Vanzella, Robert Lawand, Marya Shuaib, Paul Oh, Dale Corbett, Susan Marzolini

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of OttawaToronto Rehabilitation InstituteHeart and Stroke FoundationMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioelectrical impedance analysisDual-energy X-ray absorptiometryStroke (engine)MedicinePhysical therapyDual energyFat massFat free massLimits of agreementNuclear medicineInternal medicineBody mass indexBone mineralPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Vanzella, LM, Lawand, R, Shuaib, M, Oh, P, Corbett, D, and Marzolini, S. Validity of bioelectric impedance in relation to dual-energy x-ray absorptiometry for measuring baseline and change in body composition after an exercise program in stroke. J Strength Cond Res 36(12): 3273-3279, 2022-Exercise is an important strategy to improve fat-free mass (FFM) and reduce percent fat mass (FM%). However, no study has reported on a valid, cost-effective method to measure changes in body composition after stroke. The purpose of the study is to determine the level of agreement between bioelectrical impedance analysis (BIA) and dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) for assessing baseline and change in FFM and FM% after an exercise training intervention for individuals with mobility deficits after stroke. Fat-free mass and FM% were measured by BIA and DXA at the beginning and after 6 months of participation in an exercise program for individuals with mobility deficits after stroke. Forty-two subjects after stroke were included. Overall, Bland-Altman plots revealed that BIA overestimated the baseline FFM and FM% by only -0.4 ± 1.8 kg and -2.8 ± 1.8%, respectively. BIA underestimated changes in FFM by 0.33 ± 0.45 kg and overestimated changes in FM% by -0.40 ± 0.68%. The 95% CI of the mean bias for baseline FFM was -7.1 to 6.3 kg and -11.8 to 6.0% for FM%, demonstrating good agreement. The 95% CI for the change in FFM was -3.8 to 4.5 kg and -5.0 to 4.2% for FM%, which reflected good agreement. BIA is a good tool for assessing qualitative baseline and change in FFM and FM%. Body composition is important for the prescription and evaluation of rehabilitation programs designed for individuals after stroke. Our results provide clinicians and researchers with a better understanding of the utility of BIA to measure body composition at baseline and in response to exercise interventions in this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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