Obesidade sarcopênica em crianças e adolescentes: uma revisão sistemática de estudos transversais
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo tem o objetivo de investigar a sarcopenia em crianças e adolescentes obesos. Trata-se de uma revisão sistemática realizando buscas em quatro bases de dados eletrônicas, MEDLINE via (PUBMED), SCOPUS, WEB OF SCIENCI, LILACS, e também a busca manual. A qualidade metodológica dos estudos foi avaliada pela escala de Newcastle-Ottawa Scale, adaptada por Silva et al. (2014). O estudo seguiu as recomendações da colaboração Cochranee PRISMA Statment. Foram incluídos na presente revisão quatro estudos transversais, sendo o mais antigo do ano de 2008 e o mais recente de 2017 que abordaram temas relacionados à obesidade sarcopênica e associação de força e gordura em crianças e adolescentes obesos. De acordo com a presente revisão a obesidade pode favorecer o aumento da força absoluta nos membros superiores e inferiores, mas não se sabe determinar o real motivo para isso apesar das suposições. Não é possível diagnosticar a obesidade sarcopênica sem levar em conta o grau de adiposidade. A força muscular respiratória é menor em obesos, e a relação da capacidade de força de preensão manual e índice de massa corporal são capazes de discriminar crianças que podem ser diagnosticadas com obesidade sarcopênica das que não podem.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.044 | 0.089 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".