DESENVOLVIMENTO E VALIDAÇÃO DE EQUAÇÕES PARA PREDIÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL EM IDOSAS
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Abstract
RESUMO Introdução: A avaliação da composição corporal (ACC) com auxílio das medidas antropométricas (MA) é utilizado no acompanhamento do estado nutricional e de saúde das populações idosas. As MAs como variáveis preditoras, devem ser válidas, práticas e rápidas, pois favorecem a adesão e evitam possíveis resistências e constrangimento das avaliadas, além de minimamente invasivas. Objetivo: Desenvolver e validar equações utilizando medidas antropométricas de fácil acesso e minimamente invasivas, para ACC de idosas. Métodos: 100 mulheres (68,1±6,15 anos) distribuídas aleatoriamente por dois grupos: validação (n=40; 68,1±6,15 anos); estimativa (n=60; 68,4±6,70 anos). Como medida critério selecionou-se a DXA, como variáveis preditoras as MAs (massa corporal, estatura, dobras cutâneas, circunferências). As médias foram comparadas com o teste t de Student pareado; as correlações verificadas com o teste r Pearson; as equações com a Regressão Linear Múltipla. O nível de concordância entre os resultados dos grupos foi verificado com a técnica Bland-Altman. Resultados: Duas equações desenvolvidas e testadas (E3 e E4) atenderam aos critérios de validação, pois, apresentaram coeficientes de correlação adequados (E3: r=0,73; E4: r=0,70), erros constantes baixos (E3: EC= −0,56; E4: EC=-0,90), erro total (E3: ET=3,22; E4: ET=3,06) menores que o Erro Padrão de Estimativa (E3: EPE=3,24; E4: EPE=3,21), indicando não existir diferença estatisticamente significativa entre as duas técnicas de ACC observadas (p>0,05). A técnica Bland-Altman demonstrou boa concordância entre os resultados das duas técnicas. Conclusão: Duas equações foram validadas: E3 (%Gdxa= −41,556 + 4,041(IMC) + 0,165(DcCox) – 0,440(CircCox) + 0,269(CircQuad) – 0,053(IMC)²); e E4 (%GdxaE4= 15,329 + 1,044(IMC) −1,055(CircAbra) + 0,282(CircQuad) + 0,164(DcCox) – 0,262(CircCox)). Destaca-se o fato do reduzido número de medidas situarem-se em áreas corporais de fácil acesso e de pouca exposição corporal, que minimizam possíveis constrangimentos e favorecem a adesão das idosas. Nível de Evidência IV; Estudo correlacional para construção de equação preditiva.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".