Estimating Muscle Mass Using D3-Creatine Dilution: A Narrative Review of Clinical Implications and Comparison With Other Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The D3-creatine (D3-Cr) dilution method is of emerging interest for estimating total-body skeletal muscle mass. This review explores the association of muscle mass estimated via D3-Cr with various clinical outcomes and provides a summary of the literature comparing D3-Cr with other body composition techniques. METHODS: A literature search was conducted on PubMed/MEDLINE and Web of Science for studies using D3-Cr to measure muscle in adult populations (ie, ≥18 years old) from inception until September 2023. RESULTS: Out of the 23 included studies, 15 investigated the correlation between D3-Cr and clinical outcomes. More consistent associations were reported for mortality (100%, n = 2), mobility disability (100%; n = 5), falls and fractures (100%; n = 3), physical performance (63.3%; n = 11), muscle strength (44.4%; n = 9), and muscle composition (33.3%; n = 3). However, conflicting findings were also reported for such correlations. Among the 23 studies, 14 compared D3-Cr-estimated muscle with other body composition techniques, including magnetic resonance imaging (MRI) as a reference method. Strong and positive correlations were found between D3-Cr and MRI. Nonetheless, variations in muscle measurements were noted, with differences in D3-Cr values ranging from 0.62 kg lower to 13.47 kg higher compared to MRI. CONCLUSIONS: D3-Cr-estimated muscle mass may be a valuable predictor of clinical outcomes showing consistent associations with falls and fractures, mobility disability, and mortality. However, less consistent associations were found with muscle strength and composition, and physical performance. Although a strong correlation exists between D3-Cr-estimated muscle mass and MRI measurements, under- or overestimation may occur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».