Feasibility, Reproducibility and Cold-Induced Energy Expenditure using Whole-Room Calorimetry in Adults and Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context To understand energy balance, whole-room indirect calorimetry (WRIC) allows for accurate measurement of energy expenditure (EE). Objectives To examine the relationship between cold-induced resting EE and brown adipose tissue (BAT) activity measured by MRI, evaluate WRICS performance and feasibility of use in children and adults. Methods The WRICS was equipped with a Promethion High-Definition Room Calorimetry system. Technical validation utilized N2 and CO2 gas infusions. Healthy adults and children (8 years and older) attended two 4-hour WRIC visits (one week apart) and one MRI visit. Resting EE at 25°C (REE 25 ) was compared between visits and to REE at 18°C (REE 18 ). Recruitment and completion rates were examined. BAT activity was assessed by MRI as the decline in supraclavicular proton density fat fraction during 18°C cold exposure. Results Gas infusion testing confirmed high accuracy (RER=0.99; 95% CI 0.991–0.996). Study completion rates were high (Adults: 20/21; Children: 18/18). REE 25 was consistent between visits (Adults: 1.59 vs 1.63 kcal/min, p=0.56; Children: 1.57 vs 1.56 kcal/min, p=0.76) with good reproducibility (ICC Adults: 0.766; Children: 0.887). Cold exposure increased REE by 0.23 kcal/min (adults) and 0.18 kcal/min (children). BAT activity correlated with REE 18 in both groups (Adults: r=0.51, p=0.03; Children: r=0.64, p=0.03). Conclusion WRICS use was feasible in adults and children. The WRICS measurement was accurate, measures of REE were reproducible and changes in EE during cold were measurable, and related to BAT activity, supporting the usefulness of this system in the assessment of EE in response to interventions in adults and children.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».