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Enregistrement W4377013519 · doi:10.1101/2023.05.17.23288849

Association of Muscle Strength to Body Composition Measures using DXA, D <sub>3</sub> Cr, and BIA in Collegiate Athletes

2023· preprint· en· W4377013519 sur OpenAlexaff
Devon Cataldi, Jonathan P. Bennett, Brandon K. Quon, Lambert T. Leong, Thomas L. Kelly, William J. Evans, Carla M. Prado, Steven B. Heymsfield, John Shepherd

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean body massSarcopeniaBioelectrical impedance analysisMedicineAthletesCreatineQuartilePopulationPhysical therapyCreatinineBody mass indexInternal medicineBody weightEnvironmental healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Measurements of body composition are helpful indicators of health outcomes, but muscle strength has a greater correlation with disease risk and long-term health outcomes, particularly among older adults. Whole-body DXA scans uniquely parse out total and regional lean soft tissue (LST) and appendicular (ALST), primarily composed of skeletal muscle and often used to diagnose sarcopenia and frailty. An alternative approach measures the enrichment of deuterated Creatinine (D 3 Crn) in urine after ingesting a tracer dose of deuterated creatine (D 3 Cr) to determine creatine pool size and estimate whole-body muscle mass. The utility of D 3 Cr relationships between strength and body composition in young athletes has yet to be established. In this study, we investigated the association of muscle strength and body composition using multiple methods including DXA, D 3 Cr, and bioelectrical impedance (BIA), in a collegiate athletic population. Methods The Da Kine Study enrolled 80 multi-sport collegiate athletes. Each subject consumed a 60 mg dose of D 3 Cr and completed whole-body DXA, BIA, and strength tests of the leg and trunk using an isokinetic dynamometer. The analysis was stratified by sex. Pearson’s correlations, forward stepwise linear regression and quartile p trend significance were used to show the associations of body composition measures to muscle strength. Results The mean (SD) age of the 80 (40M/40F) athletes was 21.8 (4.2) years. Raw whole-body values had higher correlations with muscle strength in both sexes compared to the normalized values by height, body mass (BM), and BMI. DXA LST had the highest leg ( R 2 =0.36, 0.37) and trunk ( R 2 =0.53, 0.61) strength in both males and females. Trunk strength was more highly associated with body composition measures than leg strength in both sexes and all measurement techniques. One or more DXA LST measures (total, leg, and ALST) were consistently more highly associated with leg and trunk strengths for both sexes than BIA and D 3 Cr measures. Adjusting all body composition values by age, BMI, and BIA variables did not improve the associations. A significant p trend across quartiles was observed for DXA LST and ALST for all measures of strength in both sexes. Conclusion Although statistical significance was not reached between devices, DXA body composition output variables, especially LST, showed the highest associations with both sexes’ leg and trunk muscle strength. Furthermore, without adjustment for demographic information or BIA variables, whole-body values show stronger associations with muscle strength. Future research should investigate the impact of muscle mass changes on LST and functional measures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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