Reliability of ultrasound measurements of muscle thickness and echointensity in older adults with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound is an emerging tool for muscle-based measurements. However, the analysis of hyperechoic images (high muscle fat infiltration, as in type 2 diabetes [T2D]) can be challenging. To evaluate the reliability of ultrasound image analysis of muscle thickness and echointensity in older adults with T2D and non-diabetic controls by experienced and novice analysts. We hypothesized that reliability would be high for the experienced analysts, and lower, but acceptable, for a novice analyst. We recruited three groups: 1) adults >60 years with T2D; 2) age- and sex-matched normoglycemic controls; and 3) healthy adults 18–35 years. All participants underwent ultrasound imaging of the abdomen and anterior thigh. Ultrasound images were de-identified, randomized, and separately analyzed by two expert analysts (>3 years experience each). A subset of images was also analyzed by a novice analyst with no prior experience. Inter- and intra-rater reliability was assessed using coefficients of variation (CVs), intraclass correlation coefficients (ICCs), and Bland-Altman analysis. For the expert analysts, ICCs were >0.90 and CVs were <10 % for all measurements, regardless of participant group. For the novice analyst, all ICCs were >0.90, except for rectus abdominus thickness measurements in the T2D group (ICC: 0.659 [95%CI: -0.134, 0.911]). CVs were <10 % for all measurements, except for rectus abdominus thickness in the T2D group (CV: 12.7 %). Ultrasound image analysis of muscle thickness and echointensity by experienced analysts was highly reliable. Novice and expert analysts produced comparable measurements, except for rectus abdominus thickness in images obtained from older adults with T2D.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».