Reproducibility of Air Displacement Plethysmography in Term and Preterm Infants—A Study to Enhance Body Composition Analysis in Clinical Routine
Notice bibliographique
Résumé
The quality-initiative analysis of weekly duplicate PEAPOD® body composition measurements was conducted from clinical practice (January to September 2021) on preterm and term infants without respiratory support. Statistical analysis, including regression analysis, Bland–Altman plots and cv-root-mean-square tests, was performed. A total of 188 duplicate (376 individual) measurements were collected from 119 infants (88 preterm, 31 term). The median absolute difference between duplicates was 31.5 g for fat-free mass (FFM). Linear correlation analysis showed R2 = 0.97 for FFM. The absolute differences in FFM and fat mass did not significantly correlate with increasing age. The %FFM differed (p = 0.02) across body weight groups of 1 kg < BW ≤ 2 kg (1.8%; IQR: 0.8, 3.6) and BW > 3 kg (0.9%; IQR: 0.3, 2.1). The median absolute differences were 1 g (IQR: 0.4, 3.1) for body weight and 5.6 mL (IQR: 2.1, 11.8) for body volume. Body volume estimation is charged with a constant absolute error, which is the main factor for differences between repeated body composition assessments. This error becomes more prominent in infants with lower body weights. Nevertheless, reproducibility of weekly PEAPOD testing is sufficient to monitor body compartment changes, offering a foundation for nutritional decisions in both preterm and term infants.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».