Current Resting Metabolic Rate Prediction Equations Lack Sensitivity and Specificity to Indicate Relative Energy Deficiency in Sport: A Large Cohort Study in Elite Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Measured resting metabolic rate (RMR) was compared to predicted RMR equations (RMRratio) to see whether a low RMRratio relates to the Relative Energy Deficiency in Sport (REDs) Clinical Assessment Tool 2 (CAT2) severity/risk score. METHODS: Female (n = 127) and male (n = 53) athletes (performance Tiers 3-5) were assigned green/yellow/orange/red light according to CAT2. RMR and submaximal exercise energy expenditure (via cycle ergometer) were assessed fasted on the same morning via indirect calorimetry. Low RMR was defined as RMRratio < 0.90, with 11 RMR prediction equations tested for sensitivity, specificity, and predictive validity against the CAT2. RESULTS: RMRratio (Cunningham) was only lower in red versus green light (0.90 ± 0.07 vs. 0.99 ± 0.10; p = .023; but RMRratio was only low in 44% of red light athletes). The prevalence of low RMRratio ranged from 1% (Owen equation) to 68% (van Hooren equation) despite the overall prevalence of REDs being 46%. As a diagnostic (no REDs [green] vs. REDs [yellow + orange + red]), Cunningham equation reported sensitivity (true positives) of 0.77 at RMRratio of 1.00 and specificity (true negatives) of 1.00 at RMRratio of 0.70. Exercise energy expenditure was significantly lower in green versus orange (0.131 ± 0.013 vs. 0.142 ± 0.008 kcal·kg fat-free mass-1·min-1; p < .001) but was greater in red (0.127 ± 0.011) versus orange. CONCLUSION: Interpretation of RMRratio is radically impacted by choice of prediction equation. Although there may be some utility in cross-sectionally detecting extreme REDs cases (red light) via RMRratio, more research with a focus on sport/phenotype-specific prediction equations and varying risk thresholds is required to strengthen the validity and reliability of RMR as a part of REDs diagnostics.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».