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DESENVOLVIMENTO E VALIDAÇÃO DE EQUAÇÕES PARA PREDIÇÃO DA COMPOSIÇÃO CORPORAL EM IDOSAS

2023· article· pt· W4389564977 on OpenAlexaff
Dante Wanderley Lima de Oliveira, Amandio Aristides Rihan Geraldes, Gilberto Moreira Santos Júnior, Piettra Moura Galvão Pereira, Rodrigo Barbosa de Albuquerque

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Medicina do Esporte · 2023
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicBody Composition Measurement Techniques
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMathematicsMedicineHumanitiesDemographyPhysicsPhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.026
metaresearch head score (Gemma)0.047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.138

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.047
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.094
GPT teacher head0.355
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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