P- 52 CORRELATION AMONG DIFFERENT METHODS TO ESTIMATE BODY AND LIVER FAT IN HEALTHY ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
An increase in body fat is a risk factor to develop fatty liver disease. Until now, few studies have related different methods to estimate body fat related to liver fat. We aimed to determinate the correlation among different methods to estimate body and liver fat in healthy adults. In a cross- sectional study registered in ethics and research committees GAS3794 evaluating healthy adults; chronic illness, uncontrolled diabetes, hypertension or thyroid, bariatric surgery or pacemaker, were not included. The estimation of body fat (BF) was by 3 methods, two with bioelectric impedance of 19 frequencies (19F), 4 frequencies (4F) and the third by the Durnin- Womersley (DW) skinfold thickness formulae; also, were measured body mass index (BMI), waist circumference (WC) and visceral fat (VF). The liver fat was estimated by controlled attenuation parameter (CAP) using transitory elastography. Correlations were calculated with Pearson coefficient among body composition methods and CAP; each anthropometric isolated parameter was associated with hepatic steatosis grades by a logistic regression analysis using SPSS v21.0. In 231 participants, mean age was 41.8 years (SD 11.3), WC 91 cm (SD 12), BMI 27.8 kg/m2 (SD 4.6). 112 had some grade of steatosis (S3 n=72, S2 n=18). The correlation among 3 methods was on average r= 0.853 (p=0.000), and between CAP and BF was 0.290 (p= 0.000). BMI, WC, VF and suprailiac skinfold thickness showed correlations of r=0.570 (p=0.000), r=0.477 (p=0.000), r=0.393 (p= 0.000) y r= 0.471 (p=0.000) respectively. Regression analysis demonstrated that BMI (OR=1.32, p=0.000), WC > 80 women and > 90 cm men (OR=14.7, p=0.010), VF (OR=1.8, p=0.008) and suprailiac skinfold thickness (OR=1.14, p=0.000) showed association with steatosis. Three methods were like to estimate body fat although they were not able to represent the liver fat; waist circumference was the best indicator related with steatosis
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».