Development of Formulas for Calculating L3 Skeletal Muscle Mass Index and Visceral Fat Area Based on Anthropometric Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Background The anthropometric index is not accurate but shows a great advantage in accessibility. Simple body composition formulas should be investigated before proceeding with the universal nutrition screening. Materials and Methods Clinical data of patients with a malignant tumor of the digestive system were collected. SliceOmatic 5.0 software (TOMOVISION, Canada) was used to analyze abdominal CT images and taken as references. A linear regression analysis was adopted to establish the formula for calculating skeletal muscle index (SMI) and visceral fat area (VFA). In addition, the relweights function was adopted to measure the contribution of each variable. Results In total, 344 patients were divided into the training set and 134 patients into the validation set. The selected formulas were SMI.pre = 0.540 × weight (kg) – 0.559 × height (cm) – 13.877 × sex (male = 1, female = 2) + 123.583, and VFA.pre = 5.146 × weight (kg) – 2.666 × height (cm) + 1.436 × age (year) + 134.096, of which the adjusted R 2 were 0.597 and 0.581, respectively. The “weight” explained more than 80% of R 2 in the prediction of VFA. In addition, “sex” occupied approximately 40% of R 2 in the prediction of SMI. The paired t -test showed no significant difference between the real measured indices and the predicting ones ( p = 0.123 for SMI and p = 0.299 for VFA). The logistic regression analysis exhibited similar diagnostic efficacy of the real measured parameters and formulas. Conclusion The SMI and VFA formulas were developed through basic indices, such as weight, height, sex, and age. According to the contribution of each variable, weight should always be focused on preserving appropriate muscle and adipose tissue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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)
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 ».