A Method For Estimating Fat And Fat-free Mass Index From Anthropometric Z-score In College Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The body composition assessment is an important step for the athlete’s monitoring. Using fat mass index (FMI) and fat-free mass index (FFMI) offers a different approach to the classical body fat percentage interpretation. Even though anthropometry is widely used, the anthropometric models to estimate FMI and FFMI in athletes are lacking. In this regard, it seems plausible to use the “Phantom” approach to estimate FMI and FFMI, given that it also corrects anthropometric measurements for height. PURPOSE: To analyze the validity of Phantom-derived z-scores for predicting the FMI and FFMI in college athletes. METHODS: We recruited 114 college athletes from different sports. We took anthropometric measurements and whole-body dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) scans to get the DXA-derived FMI and FFMI. Then we calculated the Phantom z-scores (z = ((variable * height/170.18) - Phantom average) / Phantom SD) for the eight skinfolds proposed by the ISAK (biceps, triceps, subscapular, iliac-crest, supraspinal, abdominal, anterior thigh, medial calf), and the arithmetic mean from these eight z-scores (ZSF) to estimate the FMI. Similarly, we calculated the Phantom z-scores for the corrected arm, thigh, and calf circumferences (corrected for triceps, anterior thigh, and medial calf skinfolds, respectively) and the arithmetic mean from these three z-scores (ZCC) to estimate the FFMI. RESULTS: The descriptive statistics are reported in the table. The ZSF was a statistically significant predictor of FMI in women (FMI = 7.12 + 1.90 * ZSF) (r = 0.91, SEE = 0.76) and men (FMI = 6.97 + 1.94 * ZSF) (r = 0.93, SEE = 0.60) (all p < 0.001). Similarly, the ZCC was a statistically significant predictor of FFMI in women (FFMI = 15.4 + 1.41 * ZCC) (r = 0.79, SEE = 0.87) and men (FFMI = 16.61 + 1.75 * ZCC) (r = 0.89) (all p < 0.001). CONCLUSIONS: The average Phantom-derived z-scores from anthropometric measurements is useful for estimating the FMI and FFMI in college athletes. Table. Participants’ descriptive statistics. - Women (n = 55) Men (n = 59) Age, y 21.4 ± 1.8 21.8 ± 2.0 Weight, kg 61.5 ± 8.8 71.9 ± 9.9 Height, cm 164.5 ± 6.7 175.0 ± 7.1 BF, % 26.7 ± 4.9 16.1 ± 5.2 BF, kg 16.5 ± 4.9 11.6 ± 4.9 FFM, kg 44.2 ± 4.8 59.1 ± 6.6 FMI, kg/m2 6.1 ± 1.8 3.8 ± 1.6 FFMI, kg/m2 16.3 ± 1.4 19.3 ± 1.6 ZSF -0.6 [-1.2, -0.2] -1.8 [-2.1, -1.2] ZCC 0.8 [0.1, 1.1] 1.6 [1.0, 2.0] Data reported as mean ± SD or median [25th, 75th percentile]. BF: Body fat; FFM: Fat-free mass; FFMI: Fat-free mass index; FMI; Fat mass index; ZCC: Mean z-score for corrected circumferences; ZSF: Mean z-score for skinfolds.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».