BIA:n laiha- ja rasvamassan ennuste liikalihavilla aikuisilla
Appendikulaarisen laiha- ja rasvamassan ennustaminen biosähköisen impedanssianalyysin avulla lihavia aikuispotilaita sairastavilla potilailla.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Lihavien henkilöiden kehon koostumuksen ja erityisesti ylimääräisen rasvamassan ja mahdollisen lihasmassan vähenemisen (sarkopeeninen liikalihavuus; Donini, 2022; Cappellari, 2023) arvioiminen on tärkeää liikalihavuuden fenotyyppisen ilmentymän määrittämiseksi (riskin arvioiminen). dysmetabolisten, sydän- ja verisuonisairauksien ja funktionaalisten komplikaatioiden hoitoon) ja määrittää parempi hoitotapa (Salmon-Gomez, 2023). Dual X-ray absorptiometry (DXA) on kehittynyt tekniikka kehon koostumuksen arvioimiseen, ja tekniikka on edistynyt merkittävästi viimeisen kolmen vuosikymmenen aikana (Shepherd et al 2017). DXA on validoitu työkalu kehon koostumuksen fenotyyppien tutkimiseen, sillä se arvioi luotettavasti koko kehon ja alueellisen luun mineraalipitoisuuden, rasvamassan ja vähärasvaisen massan (Prado ym. 2014; Baumgartner et 1998; Borga ym. 2018; Toombs ym. 2012). Valitettavasti se ei ole aina saatavilla kaikissa tilanteissa, joissa sen sijaan Bio-impedanssianalyysiä (BIA) (jolla on alhaisemmat kustannukset ja käyttömukavuus) käytetään yleisesti kehon koostumuksen arvioimiseen sähköresistanssi- ja reaktanssitiedoista (Ward, 2019).
Valitettavasti nämä kaksi menetelmää antavat usein ei-päällekkäisiä tuloksia, ja tutkimuksia on suoritettu ennustamaan BIA:sta arvoja, jotka ovat yleisesti saatavissa vain DXA:lla. Erityisesti eri tutkimuksissa arvioitiin BIA:sta appendikulaarista laihamassaa, joka on tärkeä parametri sarkopenian arvioinnissa ja korreloi sen toiminnallisten rajoitusten kanssa (Zambone, 2020). Esimerkiksi PROVIDE-tutkimuksen (Scafoglieri, 2017) post hoc -analyysin tavoitteena oli erityisesti arvioida BIA- ja DXA-peräisten pehmytkudossuhteiden yhtäläisyyttä raajan kudoksen laadun indikaattoreina sekä kehittää ja ristiinvalidoida uusia. BIA-yhtälöt appendikulaarisen pehmytkudoksen [rasvamassan (FM) ja appendikulaarisen laihamassan (ALM)] ennustamiseen iäkkäillä valkoihoisilla aikuisilla, joiden fyysinen toiminta on heikentynyt, käyttäen sekä Hologic Horizon- että GE Lunar DXA -järjestelmiä vertailumenetelminä.
MENETELMÄT:
Tämä tutkimus perustuu perustietoihin (antropometrinen, BIA ja DXA), jotka on kerätty jo olemassa oleviin tietokokonaisuuksiin. Erityisesti
- Sapienza-aineistoa, joka on johdettu tutkimuksesta, jonka tarkoituksena oli tutkia insuliiniherkkyyden markkerien ja kolmen uuden kehonkoostumusmallin (Poggiogalle, 2020) määrittämien SO-merkkien välistä yhteyttä, käytetään kehittämään BIA-yhtälöitä, jotka ennustavat appendikulaarisia pehmytkudosmassoja;
- eri tutkimusten ja erityisesti BIA International Dataset Projectin aineistoja käytetään validoimaan BIA-yhtälöitä, jotka arvioivat BIA- ja DXA-peräisen pehmytkudosestimaation välistä yhtäpitävyyttä
TUTKIMUSPARAMETRIT:
-Antropometria: antropometriset parametrit olisi pitänyt mitata validoitujen ja standardoitujen menetelmien mukaisesti (Lohman, 1988).
Kiinnostavia antropometrisiä parametreja ovat kehon massa, pituus, vyötärön ympärysmitta, pohkeen ympärysmitta, käsivarren ympärysmitta ja tricepsin ihopoimun paksuus, raajan pituus.
-Kaksoisenergiaröntgenabsorptiometria: kaikki osallistujat olisi pitänyt skannata koko kehon DXA-puhaltimen avulla (Hologic Bedford, Massachusetts, USA; Lunar Prodigy, GE Healthcare). Densitometrien päivittäinen kalibrointi olisi pitänyt suorittaa valmistajan antamien ohjeiden mukaisesti.
Koska mittaukset vaihtelevat eri valmistajien instrumenttien välillä, kalibrointiyhtälöitä käytetään näiden ongelmien ratkaisemiseen ja laitteiden välisen yhteensopivuuden parantamiseen (Vendrami, 2024; Shepherd, 2012).
Kiinnostavia kehon komponentteja ovat kokonaisrasvamassa (FM), kokonaisrasvamassa (LM), ALM (raajojen vähärasvaisen massan summa), FM (raajojen rasvamassan summa) ja ALM:n suhde ALM:iin. FM.
-Biosähköinen impedanssianalyysi: Yön paaston ja virtsarakon tyhjentymisen jälkeen biosähköinen impedanssianalyysi olisi pitänyt tehdä osallistujille, jotka makaavat selällään (raajat hieman poissa kehostaan; aktiiviset elektrodit olisi pitänyt sijoittaa oikealle puolelle tavanomaisten kämmenten ja jalkaterän linjoille, tallennuselektrodit vakioasennossa oikean ranteen ja nilkan kohdalla) tai pystyasennossa (paljain jaloin astumalla vaakaan upotettujen elektrodien päälle ja tarttumalla elektrodiin upotetuista kahvoista). Jokaisessa paikassa olisi pitänyt käyttää koko kehon tetrapolaarista BIA-laitetta, joka toimii heikolla 500 µA - 1 mA:n vaihtovirralla ja yhdellä 50 kHz:n taajuudella mittaamaan jännitehäviö kehon kudoksissa.
Kiinnostavia sähköisiä parametreja ovat vastus (R: virran rajoitus), reaktanssi (Xc: solukalvojen ja kudosrajapintojen kapasitanssi) ja vaihekulma (PhA).
Tiedot BIA-laitteista tallennetaan, koska raaka R- ja Xc-arvot eivät välttämättä ole vertailukelpoisia.
Eri tutkimuksissa havaittujen merkittävien erojen vuoksi pystyasennon ja makuuasennon vertailussa (Ducharme, 2022; Hamilton-James, 2022), kahdella menetelmällä saatuja tuloksia analysoidaan erikseen.
Viitaten PROVIDE-tutkimuksen tekijöiden ilmoittamaan rajoitukseen (eli solunulkoisen veden suoran mittauksen puuttuminen; Scafoglieri, 2017), myös monitaajuisilla bioimpedanssilaitteilla havaittuja raakadataa käytetään, jos mahdollista. Erityisesti impedanssin ja resistanssin arvot mitataan 5 kHz:n taajuudella. Lisäksi olisi optimaalista analysoida seuraavilla taajuuksilla mitattuja tietoja, jos mahdollista; 1, 2, 5, 10, 50, 100, 200, 250 ja 500 kHz.
TILASTOT:
Tiedot analysoidaan käyttämällä IBM® SPSS® Statistics versiota 25. Tiedot esitetään frekvenssinä (prosenttina) ja keskiarvona ± SD kvalitatiivisille ja kvantitatiivisille muuttujille, vastaavasti. Shapiro-Wilk-testiä käytetään arvioimaan, jakautuvatko tiedot normaalisti. Jatkuvien muuttujien vertailu suoritetaan parametrisilla tai ei-parametrisilla testeillä riippuen siitä, onko jakauma normaali vai ei. Khin-neliötestillä tarkistetaan, poikkeavatko näytteessä esiintyvät taajuudet merkittävästi odotetuista taajuuksista. Tilastollisen merkitsevyyden raja-arvoksi asetetaan p<0,05.
Alustavat yhtälöt, joissa käytetään DXA:sta johdettua appendikulaarista laiha- ja rasvamassaa riippuvina muuttujina ja ikää, sukupuolta, BMI:tä, painoa, impedanssiindeksiä ja reaktanssia itsenäisinä muuttujina, kehitetään käyttämällä vaiheittaista moninkertaista lineaarista regressiomenetelmää. Yhtälöissä otetaan huomioon vain appendikulaaristen pehmytkudosmassojen merkittävät regressorit.
Mallin suorituskyvyn sopivuus arvioidaan käyttämällä useita korrelaatioita (R2) ja estimaatin standardivirheitä (SEE). Jokaisen appendikulaarisen pehmytkudoskomponentin osalta ristiinvalidointianalyysissä käytetään mallia, jonka estimaatin keskivirhe on pienin.
Ristiinvalidointinäytteiden yksilö- ja kehonkoostumustiedot imputoidaan kehitettyihin yhtälöihin niiden tarkkuuden arvioimiseksi. Ristivalidoinnin tilastot sisältävät keskimääräisen eron, sopimusrajat ja neliövirheen keskiarvon.
Lisäksi otoksessamme arvioitu sopimus ALM_BIA:n ALM_SERGI, ALM_Provide ja ALM_KYLE välillä arvioidaan käyttämällä regressioanalyysiä.
Lopuksi DXA:n ja BIA:n arvioimien ALM/FM-suhteiden välinen sopimus arvioidaan käyttämällä Bland- ja Altman-analyysiä.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Lorenzo M Donini, MD
- Puhelinnumero: 00390649690215
- Sähköposti: lorenzomaria.donini@uniroma1.it
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Eleonora Poggiogalle, MD, PhD
- Puhelinnumero: 00390649690215
- Sähköposti: eleonora.poggiogalle@uniroma1.it
Opiskelupaikat
-
-
-
Perth, Australia, 6102
- Rekrytointi
- Curtin University, School of Population Health
-
-
-
-
Rio Grande Do Sul
-
Pelotas, Rio Grande Do Sul, Brasilia, 96010-610
- Rekrytointi
- Federal University of Pelotas
-
Ottaa yhteyttä:
- Maria Cristina Gonzalez
-
-
-
-
-
Cagliari, Italia, 09042
- Rekrytointi
- University of Cagliari, Department of Life and Environmental Sciences
-
Ottaa yhteyttä:
- Elisabetta Marini
-
Roma, Italia
- Rekrytointi
- Sapienza, University of Rome
-
Alatutkija:
- Marianna Minnetti
-
Ottaa yhteyttä:
- Lorenzo M Donini, MD
- Puhelinnumero: 00390649690215
- Sähköposti: lorenzomaria.donini@uniroma1.it
-
Ottaa yhteyttä:
- Eleonora Poggiogalle, MD, PhD
- Puhelinnumero: 00390649690215
- Sähköposti: eleonora.poggiogalle@uniroma1.it
-
Alatutkija:
- Francesco Frigerio, MD
-
Alatutkija:
- Alessia Vitozzi
-
Alatutkija:
- Alessandro Pinto
-
Alatutkija:
- Zaira Spinello
-
Trieste, Italia
- Rekrytointi
- Department of Medical, Surgical and Health Sciences, University of Trieste, Trieste, Italy
-
Ottaa yhteyttä:
- Rocco Barazzoni
-
-
-
-
Alberta
-
Edmonton, Alberta, Kanada, T6G 2P5
- Rekrytointi
- University of Alberta, Department of Agricultural, Food and Nutritional Science
-
Ottaa yhteyttä:
- Carla Prado
-
-
-
-
-
Lisboa, Portugali, 1495-751
- Rekrytointi
- Universidade de Lisboa, Exercise and Health Laboratory, CIPER, Faculdade de Motricidade Humana
-
Ottaa yhteyttä:
- Analiza Monica Silva
-
-
-
-
Louisiana
-
Baton Rouge, Louisiana, Yhdysvallat, 70808
- Rekrytointi
- Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University
-
Ottaa yhteyttä:
- Steven Heymsfield
-
-
North Carolina
-
Chapel Hill, North Carolina, Yhdysvallat, 27514
- Rekrytointi
- Division of Geriatric Medicine, School of Medicine, and Department of Nutrition, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill
-
Ottaa yhteyttä:
- John A Batsis
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällön kriteerit:
- Lihavat aikuiset (BMI ≥ 30 kg/m²)
- Ikä 18 vuotta ja vanhempi
- Käytettävissä olevat DXA- ja BIA-perusmittaukset
- Annettu tietoinen suostumus tietojen käyttöön
Poissulkemiskriteerit:
- mikä tahansa krooninen sairaus tai lääke, joka voi merkittävästi vaikuttaa kehon koostumukseen [esim. pahanlaatuiset sairaudet viimeisen 5 vuoden aikana, elinten vajaatoiminta, akuutti tulehdus (C-reaktiivinen proteiini>10 mg/l) autoimmuunisairaudet, neurologiset sairaudet, oireyhtymälihavuus]
- kognitiivinen heikentyminen (Mini-Mental State -tutkimus <25)
- henkilöt, joita pidetään fyysisesti aktiivisina (urheilijat tai erittäin aktiiviset kohteet eli jotka harjoittavat vähintään 150 minuuttia kohtalaista tai voimakasta fyysistä toimintaa viikossa)
- alkoholin saanti >140g/vko miehillä ja 70g/vko naisilla
- osallistuminen painonpudotusohjelmaan (viimeiset 3 kuukautta)
- mahdottomuus suorittaa DXA-tutkimusta
- raskaus ja imetys.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
|---|
|
Liikalihavien aikuisten kohortti
Tähän kohorttiin kuuluvat valkoihoiset aikuiset, joilla on liikalihavuus (BMI ≥ 30 kg/m²).
Osallistujat ovat käyneet läpi perustason arvioinnit käyttäen sekä kaksoisröntgenabsorptiometriaa (DXA) että biosähköistä impedanssianalyysiä (BIA).
|
|
MRI-validoinnin osajoukko
Osa osallistujista liikalihavien aikuisten kohortista valittiin lisävalidointiin käyttämällä magneettikuvausta (MRI) lihaskoon ja arkkitehtuurin arvioimiseksi.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
BIA-yhtälöiden kehittäminen ja ristiinvalidointi appendicular-pehmytkudosmassoille
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tämä ensisijainen tulos mittaa äskettäin kehitettyjen biosähköisen impedanssianalyysin (BIA) yhtälöiden tarkkuutta ja ristiinvalidointia ennustettaessa appendikulaarista pehmytkudosmassaa, mukaan lukien rasvamassa (FM) ja appendikulaarinen laihamassa (ALM), valkoihoisilla lihavilla aikuisilla.
Tavoitteena on validoida nämä yhtälöt dual-energy röntgenabsorptiometrian (DXA) mittauksia vastaan.
|
Perustaso
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Uusien BIA-yhtälöiden vertailu olemassa oleviin malleihin
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tämä toissijainen tulos arvioi äskettäin kehitettyjen BIA-yhtälöiden suorituskykyä verrattuna olemassa oleviin BIA-pohjaisiin ennustemalleihin, erityisesti Kylen et al. (2003), Sergi et ai. (2015) ja PROVIDE-tutkimus (2017).
Vertailussa keskitytään eroihin appendikulaaristen pehmytkudosmassojen ennustetarkkuudessa. (FM)
verrattuna DXA:sta saatuihin mittauksiin.
|
Perustaso
|
|
Algoritmien kehittäminen BIA-laitteiden väliselle muunnokselle
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tämä lopputulos sisältää algoritmien kehittämisen, jotka helpottavat BIA-raakatietojen (resistanssi ja reaktanssi) muuntamista eri laitteiden ja populaatioiden välillä.
Tällä pyritään standardoimaan BIA-mittaukset ja parantamaan yhteensopivuutta eri asetusten ja väestöryhmien välillä.
|
Perustaso
|
|
Uusien BIA-yhtälöiden ristiinvalidointi eri DXA-järjestelmien kanssa
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tämä tulos arvioi uusien BIA-yhtälöiden ristiinvalidoinnin käyttämällä erilaisia DXA-järjestelmiä vertailustandardeina.
Tavoitteena on varmistaa BIA-ennusteiden kestävyys ja luotettavuus eri DXA-tekniikoissa.
lihaskoon ja arkkitehtuurin osalta osallistujien alaotoksessa.
|
Perustaso
|
|
BIA-yhtälöiden validointi magneettikuvauksella (MRI)
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tämä tulos arvioi BIA-yhtälöiden validoinnin koehenkilöiden osajoukossa käyttämällä magneettikuvausta (MRI) lihaskoon ja arkkitehtuurin arvioimiseksi.
Tavoitteena on edelleen vahvistaa BIA-ennusteiden tarkkuutta pehmytkudoskoostumukselle verrattuna MRI-tietoihin.
|
Perustaso
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- 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.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- 0606/2021
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .