Calf skinfold measurements as a diagnostic tool for lipodystrophy syndromes: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lipodystrophy syndromes (LS) are characterized by reduced body fat and associated metabolic complications, such as insulin resistance and diabetes. The diagnosis of LS can be challenging in clinical settings. Skinfold measurement and body composition assessment using DEXA are commonly used for screening and diagnosis. This study aimed to identify alternative easy-to-use body composition parameters for diagnosing LS in clinical settings. METHODS: This cross-sectional study included patients with genetically confirmed congenital generalized lipodystrophy (CGL) and familial partial lipodystrophy (FPL), with 62 matched healthy controls. Comprehensive data, including medical history, body composition, laboratory measurements, and imaging parameters, were collected. The receiver operating characteristic (ROC) curve was constructed using genetic test results, the gold standard for diagnosing genetic lipodystrophy, as the reference, and the sensitivity and specificity of calf skinfold measurements were measured with those of the genetic tests. RESULTS: We included 62 patients with a mean age of 32 ± 18 (2-68) years, of whom 69.3% were women. The prevalence of diabetes mellitus (70%) and hypertriglyceridemia (83%) were also high. All body composition parameters significantly differed, except for calf skinfold measurements, which were similar between the CGL and FPL patients (p = 0.270). The ROC curve analysis identified a new cutoff point for calf skinfold measurement of <8 mm, with high diagnostic accuracy. CONCLUSIONS: This study identified calf skinfold measurements <8 mm as an accurate diagnostic tool for CGL and FPL. Notably, clinical accessibility to calf skinfold will favor its widespread use, standardization, and inclusion in physical examination protocols, improving lipodystrophy detection and diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».