Assessment of body composition in pediatric intestinal failure: A comparison study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of the study was to compare bioelectrical impedance analysis (BIA) and skinfolds with dual energy x-ray absorptiometry (DXA) in the assessment of body composition of children with intestinal failure. DXA is the reference method for body composition assessment in clinical settings. METHODS: Children aged 1-18 years with intestinal failure whohave DXA as part of routine clinical monitoring were eligible. BIA measured total body water on the same day as DXA. Skinfold measurements were taken at four sites: triceps, biceps, subscapular, and suprailiac. Percentage of fat mass (%FM) and fat-free mass (%FFM) were derived from resistance and reactance measured by BIA by using age-specific equations. Percentage of FM was calculated from skinfold measures by using age-specific equations. Data on patient characteristics, intestinal failure-related factors, and feeding method were collected. Paired t test examined differences in %FM and %FFM and Bland-Altman analysis determined the agreement between BIA, skinfolds, and DXA. Marginal linear model assessed the effect of age, sex, and feeding method on the difference in body composition obtained between DXA and BIA and between DXA and skinfolds. RESULTS: Sixty-eight children with intestinal failure, mean age 8.9 ± 4.2 years, were studied. There was no difference between %FFM and %FM obtained by DXA and BIA (P = 0.26), with a mean bias (95% CI) of -0.69 (-1.9 to 0.5) for %FFM. Sex and age were individually and jointly associated with the bias observed between DXA and BIA (P < 0.05). Skinfold and DXA measurements were significantly different (P < 0.05). CONCLUSIONS: BIA is an acceptable clinical tool for assessing body composition in pediatric intestinal failure.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».