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Enregistrement W7043223678

Sensitivities, Specificities, and Positive Predictive Values ofSimple Indices of Body Fat Distribution

2020· article· en· W7043223678 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitalCommons - WayneState (Wayne State University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasure (data warehouse)PopulationBody fat distributionDistribution (mathematics)Statistical analysisField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Centralized obesity has been associated with increased risk of non-insulin dependent diabetes and cardiovascular disease. Paramount to a sensitive index of body fat distribution is that it contain a measure of lower limb fat (Ashwell et al. 1978; 1982; Mueller and Stallones 1981). However, many epidemiological studies of body fat distribution, which have used skinfold measurements, have been limited to estimating centralized obesity from the triceps and subscapular or other conventional upper body sites. The purpose of this study was to evaluate the sensitivities, specificities, and positive predictive values of skinfold indices of body fat distribution when only sites on the upper body are available. We were able to do this in a large population-based data set, the Canadian YMCA-LIFE study, which in­cluded adults 25 to 64 years of age and skinfold sites from upper and lower anatomical regions of the body.Sensitivities, specificities, and positive predictive values did not vary systematically with age group, sex or obesity level. Sensitivities (mean = 70%) and positive predictive rates (mean = 65%) were moderate for the most common two site index (triceps/triceps + subscapular) and were not notably improved with the addition of the suprailiac site. Simple percent extremity fat indices (e.g. triceps/(triceps + subscapular) X 100) were as effective in discriminating body fat distribution groups as an index involving the same variables in the form of a vector of log transformed measurements. Substituting lower limb fat (medial calf) for arm fat (triceps) in simple percent indices, provided important additional information (mean sen­sitivity = 77%, mean positive predictive rate = 70%).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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