BIA-Vorhersage der Muskel- und Fettmasse bei adipösen Erwachsenen
Vorhersage appendikulärer Muskelmasse und Fettmasse mittels bioelektrischer Impedanzanalyse bei erwachsenen Patienten mit Fettleibigkeit.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Die Beurteilung der Körperzusammensetzung bei Personen mit Adipositas und insbesondere des Überschusses an Fettmasse und der möglichen Verringerung der Muskelmasse (sarkopenische Adipositas; Donini, 2022; Cappellari, 2023) ist wichtig, um die phänotypische Manifestation von Adipositas zu definieren (Abschätzung des Risikos). von dysmetabolischen, kardiovaskulären und funktionellen Komplikationen) und um einen besseren Behandlungsansatz zu bestimmen (Salmon-Gomez, 2023). Duale Röntgenabsorptiometrie (DXA) ist eine ausgereifte Technologie zur Beurteilung der Körperzusammensetzung mit großen Fortschritten in der Technologie in den letzten drei Jahrzehnten (Shepherd et al. 2017). DXA ist ein validiertes Instrument zur Untersuchung von Phänotypen der Körperzusammensetzung, da es zuverlässig den gesamten Körper und regionale Knochenmineralgehalt, Fettmasse und Muskelmasse beurteilt (Prado et al. 2014; Baumgartner et al. 1998; Borga et al. 2018; Toombs et al. 2012). Leider ist es nicht immer in allen Situationen verfügbar, in denen stattdessen häufig die Bioimpedanzanalyse (BIA) (die geringere Kosten und eine größere Benutzerfreundlichkeit aufweist) verwendet wird, um die Körperzusammensetzung ausgehend von elektrischen Widerstands- und Reaktanzdaten abzuschätzen (Ward, 2019).
Bedauerlicherweise liefern die beiden Methoden oft nicht überlagerbare Ergebnisse und es wurden Studien durchgeführt, um anhand der BIA Werte vorherzusagen, die normalerweise nur mit DXA erhältlich sind. In verschiedenen Studien wurde insbesondere die appendikuläre Muskelmasse anhand der BIA geschätzt, die einen wichtigen Parameter für die Beurteilung der Sarkopenie darstellt und mit deren funktionellen Einschränkungen korreliert (Zambone, 2020). Beispielsweise zielte eine Post-hoc-Analyse der PROVIDE-Studie (Scafoglieri, 2017) insbesondere darauf ab, den Grad der Übereinstimmung zwischen BIA- und DXA-abgeleiteten Weichteilverhältnissen als Indikatoren für die Gewebequalität von Gliedmaßen zu bewerten und neue zu entwickeln und zu validieren BIA-Gleichungen zur Vorhersage von appendikulärem Weichgewebe [Fettmasse (FM) und appendikulärer Muskelmasse (ALM)] bei älteren kaukasischen Erwachsenen mit abnehmender körperlicher Funktion unter Verwendung der Hologic Horizon- und GE Lunar DXA-Systeme als Referenzmethoden.
METHODEN:
Diese Studie basiert auf Basisdaten (anthropometrisch, BIA und DXA), die in bereits vorhandenen Datensätzen gesammelt wurden. Insbesondere
- Der Sapienza-Datensatz, der aus einer Studie stammt, die darauf abzielt, den Zusammenhang zwischen Markern der Insulinsensitivität und SO zu untersuchen, die durch drei neuartige Körperzusammensetzungsmodelle definiert werden (Poggiogalle, 2020), wird zur Entwicklung von BIA-Gleichungen zur Vorhersage appendikulärer Weichteilmassen verwendet;
- Datensätze aus verschiedenen Studien und insbesondere aus dem BIA International Dataset Project werden zur Validierung der BIA-Gleichungen verwendet, um die Übereinstimmung zwischen BIA- und DXA-abgeleiteter Weichgewebeschätzung zu bewerten
STUDIENPARAMETER:
-Anthropometrie: Anthropometrische Parameter sollten gemäß validierten und standardisierten Methoden gemessen worden sein (Lohman, 1988).
Die anthropometrischen Parameter von Interesse sind Körpermasse, Statur, Taillenumfang, Wadenumfang, Armumfang sowie die Hautfaltendicke des Trizeps und die Länge der Gliedmaßen.
-Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie: Alle Teilnehmer sollten mit einem Fächerstrahl-Ganzkörper-DXA-Gerät (Hologic Bedford, Massachusetts, USA; Lunar Prodigy, GE Healthcare) gescannt worden sein. Die tägliche Kalibrierung der Densitometer sollte gemäß den Anweisungen des Herstellers durchgeführt worden sein.
Da die Messungen zwischen Instrumenten verschiedener Hersteller variieren, werden Kalibrierungsgleichungen verwendet, um diese Probleme anzugehen und die Übereinstimmung zwischen Geräten zu verbessern (Vendrami, 2024; Shepherd, 2012).
Die interessierenden Körperkomponenten sind Gesamtfettmasse (FM), Gesamtmagermasse (LM), ALM (Summe der Muskelmasse in den Gliedmaßen), FM (Summe der Fettmasse in den Gliedmaßen) und das Verhältnis von ALM zu FM.
- Analyse der bioelektrischen Impedanz: Nach nächtlichem Fasten und Blasenentleerung sollte die Analyse der bioelektrischen Impedanz bei auf dem Rücken liegenden Teilnehmern durchgeführt worden sein (mit leicht vom Körper entfernten Gliedmaßen; aktive Elektroden sollten auf der rechten Seite auf konventionellen Mittelhand- und Mittelfußlinien platziert worden sein). Aufzeichnungselektroden in Standardpositionen am rechten Handgelenk und Knöchel) oder in vertikaler Position (barfuß, auf die in die Waage eingebetteten Elektroden treten und die in die Elektroden eingebetteten Griffe greifen). An jedem Standort sollte ein tetrapolares Ganzkörper-BIA-Gerät verwendet werden, das mit einem schwachen elektrischen Wechselstrom von 500 µA bis 1 mA und einer Einzelfrequenz von 50 kHz betrieben wird, um den Spannungsabfall über Körpergewebe zu messen.
Die interessierenden elektrischen Parameter sind Widerstand (R: Einschränkung des Stromflusses), Reaktanz (Xc: Kapazität von Zellmembranen und Gewebeschnittstellen) und Phasenwinkel (PhA).
Die Informationen zu BIA-Geräten werden aufgezeichnet, da die rohen R- und Xc-Werte möglicherweise nicht vergleichbar sind.
Aufgrund der erheblichen Unterschiede, die in verschiedenen Studien beim Vergleich der vertikalen mit der Rückenlage festgestellt wurden (Ducharme, 2022; Hamilton-James, 2022), werden die mit den beiden Methoden erzielten Ergebnisse getrennt analysiert.
Mit Bezug auf die von den Autoren der PROVIDE-Studie gemeldete Einschränkung (d. h. das Fehlen einer direkten Messung des extrazellulären Wassers; Scafoglieri, 2017) werden, sofern verfügbar, auch die mit Multifrequenz-Bioimpedanzgeräten erfassten Rohdaten verwendet. Insbesondere werden die bei einer Frequenz von 5 kHz gemessenen Impedanz- und Widerstandswerte einbezogen; Darüber hinaus wäre es, sofern verfügbar, optimal, die bei den folgenden Frequenzen gemessenen Daten zu analysieren; 1, 2, 5, 10, 50, 100, 200, 250 und 500 kHz.
STATISTIKEN:
Die Daten werden mit IBM® SPSS® Statistics Version 25 analysiert. Die Daten werden als Häufigkeit (Prozent) und Mittelwert ± SD für qualitative bzw. quantitative Variablen dargestellt. Der Shapiro-Wilk-Test wird verwendet, um zu bewerten, ob die Daten normalverteilt sind. Der Vergleich kontinuierlicher Variablen wird mithilfe parametrischer oder nichtparametrischer Tests durchgeführt, je nachdem, ob die Verteilung normal ist oder nicht. Mit dem Chi-Quadrat-Test soll überprüft werden, ob die in der Stichprobe auftretenden Häufigkeiten signifikant von den erwarteten Häufigkeiten abweichen. Der Grenzwert für die statistische Signifikanz wird auf p<0,05 festgelegt.
Vorläufige Gleichungen, die DXA-abgeleitete appendikuläre Mager- und Fettmasse als abhängige Variablen sowie Alter, Geschlecht, BMI, Gewicht, Impedanzindex und Reaktanz als unabhängige Variablen verwenden, werden mithilfe eines schrittweisen multiplen linearen Regressionsansatzes entwickelt. In den Gleichungen werden nur signifikante Regressoren appendikulärer Weichteilmassen berücksichtigt.
Die Anpassung der Modellleistung wird anhand mehrerer Korrelationen (R2) und Standardfehlern der Schätzung (SEE) bewertet. Für jede der appendikulären Weichteilkomponenten wird das Modell mit dem niedrigsten Standardfehler der Schätzung in der Kreuzvalidierungsanalyse verwendet.
Die individuellen und Körperzusammensetzungsdaten aus den Kreuzvalidierungsproben werden in die entwickelten Gleichungen einbezogen, um deren Genauigkeit zu bewerten. Die Statistiken für die Kreuzvalidierung umfassen Mittelwertdifferenz, Übereinstimmungsgrenzen und den quadratischen Mittelwertfehler.
Darüber hinaus wird die Übereinstimmung zwischen der in unserer Stichprobe geschätzten ALM_BIA, ALM_SERGI, ALM_Provide und ALM_KYLE mithilfe einer Regressionsanalyse bewertet.
Abschließend wird die Übereinstimmung zwischen den von DXA und BIA geschätzten ALM/FM-Verhältnissen mithilfe der Bland- und Altman-Analyse bewertet.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Lorenzo M Donini, MD
- Telefonnummer: 00390649690215
- E-Mail: lorenzomaria.donini@uniroma1.it
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Eleonora Poggiogalle, MD, PhD
- Telefonnummer: 00390649690215
- E-Mail: eleonora.poggiogalle@uniroma1.it
Studienorte
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Perth, Australien, 6102
- Rekrutierung
- Curtin University, School of Population Health
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Rio Grande Do Sul
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Pelotas, Rio Grande Do Sul, Brasilien, 96010-610
- Rekrutierung
- Federal University of Pelotas
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Kontakt:
- Maria Cristina Gonzalez
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Cagliari, Italien, 09042
- Rekrutierung
- University of Cagliari, Department of Life and Environmental Sciences
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Kontakt:
- Elisabetta Marini
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Roma, Italien
- Rekrutierung
- Sapienza, University of Rome
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Unterermittler:
- Marianna Minnetti
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Kontakt:
- Lorenzo M Donini, MD
- Telefonnummer: 00390649690215
- E-Mail: lorenzomaria.donini@uniroma1.it
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Kontakt:
- Eleonora Poggiogalle, MD, PhD
- Telefonnummer: 00390649690215
- E-Mail: eleonora.poggiogalle@uniroma1.it
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Unterermittler:
- Francesco Frigerio, MD
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Unterermittler:
- Alessia Vitozzi
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Unterermittler:
- Alessandro Pinto
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Unterermittler:
- Zaira Spinello
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Trieste, Italien
- Rekrutierung
- Department of Medical, Surgical and Health Sciences, University of Trieste, Trieste, Italy
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Kontakt:
- Rocco Barazzoni
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Alberta
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Edmonton, Alberta, Kanada, T6G 2P5
- Rekrutierung
- University of Alberta, Department of Agricultural, Food and Nutritional Science
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Kontakt:
- Carla Prado
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Lisboa, Portugal, 1495-751
- Rekrutierung
- Universidade de Lisboa, Exercise and Health Laboratory, CIPER, Faculdade de Motricidade Humana
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Kontakt:
- Analiza Monica Silva
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Louisiana
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Baton Rouge, Louisiana, Vereinigte Staaten, 70808
- Rekrutierung
- Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University
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Kontakt:
- Steven Heymsfield
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North Carolina
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Chapel Hill, North Carolina, Vereinigte Staaten, 27514
- Rekrutierung
- Division of Geriatric Medicine, School of Medicine, and Department of Nutrition, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill
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Kontakt:
- John A Batsis
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene mit Adipositas (BMI ≥ 30 kg/m²)
- Alter: 18 Jahre und älter
- Verfügbare Basislinien-DXA- und BIA-Messungen
- Vorliegen einer Einverständniserklärung zur Datennutzung
Ausschlusskriterien:
- jede chronische Krankheit oder jedes Medikament, das die Körperzusammensetzung erheblich beeinflussen kann [z. bösartige Erkrankungen in den letzten 5 Jahren, Organversagen, akute Entzündungen (C-reaktives Protein >10 mg/L), Autoimmunerkrankungen, neurologische Erkrankungen, syndromale Adipositas]
- kognitive Beeinträchtigung (Mini-Mental State Examination <25)
- Probanden, die als körperlich aktiv gelten (Sportler oder sehr aktive Probanden, d. h. Personen, die mindestens 150 Minuten mäßiger bis starker körperlicher Aktivität pro Woche nachgehen)
- Alkoholkonsum >140 g/Woche bei Männern und 70 g/Woche bei Frauen
- Teilnahme an einem Gewichtsreduktionsprogramm (letzte 3 Monate)
- Unmöglichkeit, eine DXA-Prüfung durchzuführen
- Schwangerschaft und Stillzeit.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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Kohorte fettleibiger Erwachsener
Diese Kohorte umfasst kaukasische erwachsene Probanden mit Fettleibigkeit (BMI ≥ 30 kg/m²).
Die Teilnehmer wurden Basisuntersuchungen unterzogen, bei denen sowohl die duale Röntgenabsorptiometrie (DXA) als auch die bioelektrische Impedanzanalyse (BIA) zum Einsatz kamen.
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Teilmenge der MRT-Validierung
Eine Untergruppe von Teilnehmern aus der Kohorte adipöser Erwachsener wurde für eine zusätzliche Validierung mittels Magnetresonanztomographie (MRT) zur Beurteilung der Muskelgröße und -architektur ausgewählt.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Entwicklung und Kreuzvalidierung von BIA-Gleichungen für appendikuläre Weichteilmassen
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses primäre Ergebnis misst die Genauigkeit und Kreuzvalidierung neu entwickelter Gleichungen für die bioelektrische Impedanzanalyse (BIA) bei der Vorhersage appendikulärer Weichteilmassen, einschließlich Fettmasse (FM) und appendikulärer Magermasse (ALM), bei kaukasischen Erwachsenen mit Fettleibigkeit.
Ziel ist es, diese Gleichungen anhand von Messungen der Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DXA) zu validieren.
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Grundlinie
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Vergleich neuer BIA-Gleichungen mit bestehenden Modellen
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses sekundäre Ergebnis bewertet die Leistung neu entwickelter BIA-Gleichungen im Vergleich zu bestehenden BIA-abgeleiteten Vorhersagemodellen, insbesondere denen von Kyle et al. (2003), Sergi et al. (2015) und die PROVIDE-Studie (2017).
Der Vergleich wird sich auf Unterschiede in der Vorhersagegenauigkeit für appendikuläre Weichteilmassen konzentrieren. (FM)
im Vergleich zu Messungen von DXA.
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Grundlinie
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Algorithmusentwicklung für die Konvertierung zwischen BIA-Geräten
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses Ergebnis beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen, um die Konvertierung von BIA-Rohdaten (Widerstand und Reaktanz) zwischen verschiedenen Geräten und Populationen zu erleichtern.
Ziel ist es, BIA-Messungen zu standardisieren und die Kompatibilität zwischen verschiedenen Umgebungen und demografischen Gruppen zu verbessern.
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Grundlinie
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Kreuzvalidierung neuer BIA-Gleichungen mit verschiedenen DXA-Systemen
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses Ergebnis bewertet die Kreuzvalidierung der neuen BIA-Gleichungen unter Verwendung verschiedener DXA-Systeme als Referenzstandards.
Ziel ist es, die Robustheit und Zuverlässigkeit von BIA-Vorhersagen über verschiedene DXA-Technologien hinweg sicherzustellen
für Muskelgröße und -architektur in einer Teilstichprobe von Teilnehmern.
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Grundlinie
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Validierung von BIA-Gleichungen mittels Magnetresonanztomographie (MRT)
Zeitfenster: Grundlinie
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Dieses Ergebnis bewertet die Validierung der BIA-Gleichungen bei einer Untergruppe von Probanden mithilfe der Magnetresonanztomographie (MRT) zur Beurteilung der Muskelgröße und -architektur.
Ziel ist es, die Genauigkeit der BIA-Vorhersagen für die Zusammensetzung des Weichgewebes im Vergleich zu MRT-Daten weiter zu validieren.
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Grundlinie
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Mitarbeiter und Ermittler
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Guralnik JM, Simonsick EM, Ferrucci L, Glynn RJ, Berkman LF, Blazer DG, Scherr PA, Wallace RB. A short physical performance battery assessing lower extremity function: association with self-reported disability and prediction of mortality and nursing home admission. J Gerontol. 1994 Mar;49(2):M85-94. doi: 10.1093/geronj/49.2.m85.
- Baumgartner RN, Koehler KM, Gallagher D, Romero L, Heymsfield SB, Ross RR, Garry PJ, Lindeman RD. Epidemiology of sarcopenia among the elderly in New Mexico. Am J Epidemiol. 1998 Apr 15;147(8):755-63. doi: 10.1093/oxfordjournals.aje.a009520. Erratum In: Am J Epidemiol 1999 Jun 15;149(12):1161.
- Janssen I, Heymsfield SB, Ross R. Low relative skeletal muscle mass (sarcopenia) in older persons is associated with functional impairment and physical disability. J Am Geriatr Soc. 2002 May;50(5):889-96. doi: 10.1046/j.1532-5415.2002.50216.x.
- Sergi G, De Rui M, Veronese N, Bolzetta F, Berton L, Carraro S, Bano G, Coin A, Manzato E, Perissinotto E. Assessing appendicular skeletal muscle mass with bioelectrical impedance analysis in free-living Caucasian older adults. Clin Nutr. 2015 Aug;34(4):667-73. doi: 10.1016/j.clnu.2014.07.010. Epub 2014 Jul 24.
- Shepherd JA, Ng BK, Sommer MJ, Heymsfield SB. Body composition by DXA. Bone. 2017 Nov;104:101-105. doi: 10.1016/j.bone.2017.06.010. Epub 2017 Jun 16.
- Borga M, West J, Bell JD, Harvey NC, Romu T, Heymsfield SB, Dahlqvist Leinhard O. Advanced body composition assessment: from body mass index to body composition profiling. J Investig Med. 2018 Jun;66(5):1-9. doi: 10.1136/jim-2018-000722. Epub 2018 Mar 25.
- Gortan Cappellari G, Guillet C, Poggiogalle E, Ballesteros Pomar MD, Batsis JA, Boirie Y, Breton I, Frara S, Genton L, Gepner Y, Gonzalez MC, Heymsfield SB, Kiesswetter E, Laviano A, Prado CM, Santini F, Serlie MJ, Siervo M, Villareal DT, Volkert D, Voortman T, Weijs PJ, Zamboni M, Bischoff SC, Busetto L, Cederholm T, Barazzoni R, Donini LM; SOGLI Expert Panel. Sarcopenic obesity research perspectives outlined by the sarcopenic obesity global leadership initiative (SOGLI) - Proceedings from the SOGLI consortium meeting in rome November 2022. Clin Nutr. 2023 May;42(5):687-699. doi: 10.1016/j.clnu.2023.02.018. Epub 2023 Feb 24.
- Donini LM, Busetto L, Bischoff SC, Cederholm T, Ballesteros-Pomar MD, Batsis JA, Bauer JM, Boirie Y, Cruz-Jentoft AJ, Dicker D, Frara S, Fruhbeck G, Genton L, Gepner Y, Giustina A, Gonzalez MC, Han HS, Heymsfield SB, Higashiguchi T, Laviano A, Lenzi A, Nyulasi I, Parrinello E, Poggiogalle E, Prado CM, Salvador J, Rolland Y, Santini F, Serlie MJ, Shi H, Sieber CC, Siervo M, Vettor R, Villareal DT, Volkert D, Yu J, Zamboni M, Barazzoni R. Definition and diagnostic criteria for sarcopenic obesity: ESPEN and EASO consensus statement. Clin Nutr. 2022 Apr;41(4):990-1000. doi: 10.1016/j.clnu.2021.11.014. Epub 2022 Feb 22.
- Hamilton-James K, Collet TH, Pichard C, Genton L, Dupertuis YM. Precision and accuracy of bioelectrical impedance analysis devices in supine versus standing position with or without retractable handle in Caucasian subjects. Clin Nutr ESPEN. 2021 Oct;45:267-274. doi: 10.1016/j.clnesp.2021.08.010. Epub 2021 Sep 6.
- Kyle UG, Genton L, Karsegard L, Slosman DO, Pichard C. Single prediction equation for bioelectrical impedance analysis in adults aged 20--94 years. Nutrition. 2001 Mar;17(3):248-53. doi: 10.1016/s0899-9007(00)00553-0.
- Kyle UG, Genton L, Hans D, Pichard C. Validation of a bioelectrical impedance analysis equation to predict appendicular skeletal muscle mass (ASMM). Clin Nutr. 2003 Dec;22(6):537-43. doi: 10.1016/s0261-5614(03)00048-7.
- Lohman, T.G., Roche, A.F. and Martorell, R. (1988) Anthropometric standardization reference manual. Human Kinetics Books, Chicago.
- Poggiogalle E, Mendes I, Ong B, Prado CM, Mocciaro G, Mazidi M, Lubrano C, Lenzi A, Donini LM, Siervo M. Sarcopenic obesity and insulin resistance: Application of novel body composition models. Nutrition. 2020 Jul-Aug;75-76:110765. doi: 10.1016/j.nut.2020.110765. Epub 2020 Feb 13.
- Prado CM, Siervo M, Mire E, Heymsfield SB, Stephan BC, Broyles S, Smith SR, Wells JC, Katzmarzyk PT. A population-based approach to define body-composition phenotypes. Am J Clin Nutr. 2014 Jun;99(6):1369-77. doi: 10.3945/ajcn.113.078576. Epub 2014 Apr 23. Erratum In: Am J Clin Nutr. 2016 Apr;103(4):1190. doi: 10.3945/ajcn.116.130823.
- Salmon-Gomez L, Catalan V, Fruhbeck G, Gomez-Ambrosi J. Relevance of body composition in phenotyping the obesities. Rev Endocr Metab Disord. 2023 Oct;24(5):809-823. doi: 10.1007/s11154-023-09796-3. Epub 2023 Mar 17.
- Scafoglieri A, Clarys JP, Bauer JM, Verlaan S, Van Malderen L, Vantieghem S, Cederholm T, Sieber CC, Mets T, Bautmans I; Provide Study Group. Predicting appendicular lean and fat mass with bioelectrical impedance analysis in older adults with physical function decline - The PROVIDE study. Clin Nutr. 2017 Jun;36(3):869-875. doi: 10.1016/j.clnu.2016.04.026. Epub 2016 Apr 28.
- Shepherd JA, Fan B, Lu Y, Wu XP, Wacker WK, Ergun DL, Levine MA. A multinational study to develop universal standardization of whole-body bone density and composition using GE Healthcare Lunar and Hologic DXA systems. J Bone Miner Res. 2012 Oct;27(10):2208-16. doi: 10.1002/jbmr.1654.
- Toombs RJ, Ducher G, Shepherd JA, De Souza MJ. The impact of recent technological advances on the trueness and precision of DXA to assess body composition. Obesity (Silver Spring). 2012 Jan;20(1):30-9. doi: 10.1038/oby.2011.211. Epub 2011 Jul 14.
- Vendrami C, Gatineau G, Gonzalez Rodriguez E, Lamy O, Hans D, Shevroja E, Standardization of body composition parameters between GE Lunar iDXA and Hologic Horizon A and their clinical impact, JBMR Plus, 2024; ziae088. doi.org/10.1093/jbmrpl/ziae088
- Ward LC. Bioelectrical impedance analysis for body composition assessment: reflections on accuracy, clinical utility, and standardisation. Eur J Clin Nutr. 2019 Feb;73(2):194-199. doi: 10.1038/s41430-018-0335-3. Epub 2018 Oct 8.
- Zambone MA, Liberman S, Garcia MLB. Anthropometry, bioimpedance and densitometry: Comparative methods for lean mass body analysis in elderly outpatients from a tertiary hospital. Exp Gerontol. 2020 Sep;138:111020. doi: 10.1016/j.exger.2020.111020. Epub 2020 Jul 9.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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Schlüsselwörter
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Andere Studien-ID-Nummern
- 0606/2021
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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