Leg fat-free mass and inter-limb leg fat-free mass asymmetry comparisons between bioelectrical impedance analysis and dual-energy X-ray absorptiometry in male career firefighters
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compare dominant and non-dominant leg fat-free mass (FFM) estimations and inter-limb leg FFM asymmetry detection between multi-frequency bioelectrical impedance analysis (MF-BIA) and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) in career firefighters. Sixty-one male career firefighters (age = 31.9 ± 7.4 years; stature = 179.0 ± 7.6 cm; body mass = 89.9 ± 17.4 kg) volunteered for the investigation and reported to the laboratory on one occasion. Leg FFM was estimated by measuring the conduction impedance measured through the corresponding sensing and injecting electrodes for MF-BIA and by outlining both legs into regions of interest for DXA. Inter-limb leg FFM asymmetry was calculated by subtracting the non-dominant limb FFM from the dominant limb FFM, dividing it by the dominant limb FFM, and expressed as a percentage. Asymmetry was defined as having inter-limb leg FFM asymmetry of ±3%. Paired sample t tests were used to examine differences in dominant and non-dominant limb FFM estimates and the McNemar's test was performed to compare inter-device frequencies of asymmetry detection. An alpha level of 0.05 was utilized a priori to determine statistical significance. Results indicated that MF-BIA significantly underestimated FFM for both the dominant (mean difference = 2.00 kg; P < 0.001) and non-dominant (mean difference = 1.97 kg; P < 0.001) limbs compared to DXA. Additionally, MF-BIA detected significantly ( P = 0.004) fewer cases (two) of inter-limb leg FFM asymmetry when compared to DXA (12-cases). Although MF-BIA may be a practical field assessment to track whole-body and segmental-body compositional changes over time, it may not be as sensitive as DXA to identify inter-limb leg asymmetries in career firefighters.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».