Development and Application of Children's Sex‐ and Age‐Specific Fat‐Mass and Muscle‐Mass Reference Curves From Dual‐Energy X‐Ray Absorptiometry Data for Predicting Cardiometabolic Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A dual-energy x-ray absorptiometry (DXA)-derived phenotype classification based on fat mass and muscle mass has been developed for adults. We extended this to a paediatric population. METHODS: Children's (≤ 17 years) DXA data in NHANES (n = 6120) were used to generate sex- and age-specific deciles of appendicular skeletal muscle mass index and fat mass index with the Lambda Mu Sigma method. Four phenotypes (high [H] or low [L], adiposity [A] and muscle mass [M]: HA-HM, HA-LM, LA-HM, LA-LM) were identified based on being above/below the median compared to same-sex and same-age peers. These reference curves were applied to the QUALITY cohort (n = 630, 8-10 years of age in 2005) to assess whether the phenotypes correctly identified cardiometabolic risk at baseline, follow-up (2008-2010), and their longitudinal changes. Multiple linear regression models were adjusted for age, sex, and Tanner's stage. RESULTS: Compared to the LA-HM reference group, the HA-HM phenotype was associated with less favourable HDL, triglycerides, and HOMA-IR at baseline and first follow-up, but not in their changes. The HA-LM phenotype was associated with less favourable HOMA-IR at baseline and first follow-up. CONCLUSIONS: Results suggest that phenotypes based on fat and muscle mass may have clinical utility in children and should be further investigated.
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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 | 0,001 | 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 ».