瘦肉

使用机器学习技术的瘦体重，阑尾瘦肉质量和阑尾骨骼肌质量的预测建模：利用NHANES数据的全面分析和未来的研究研究

这项研究涉及改进方法的迫切需求，以预测成年人，尤其是瘦体重（LBM），阑尾瘦质量（ALM）和阑尾骨骼肌质量（ASMM），用于早期检测和治疗肌肉麻痹，这是由肌肉丧失和肌肉丧失和生产疾病所表征的。肌肉减少症具有重大的健康风险，尤其是在癌症和老年人等慢性疾病的种群中。当前的评估方法主要依赖于双能X射线吸收法（DXA）扫描，缺乏广泛的适用性，阻碍了及时的干预。利用机器学习技术，该研究旨在使用来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据（NHANES）和糖尿病健康行动（Took Took）研究开发和验证预测模型。这些模型经过人体测量数据，示范因子和DXA衍生的指标进行培训，以准确估计LBM，ALM和ASMM NOR-NOR-NOR-MALIDISE to to to to to to Toge。的结果表明，在各种机器学习算法中表现出一致的性能，而Lassonet是流行的Lasso方法的非线性扩展，具有较高的预测精度。值得注意的是，将骨矿物质密度调查的整合到模型中对预测准确性的影响很小，这表明DXA扫描的潜在替代方法是对普通人群的瘦肉质量评估的潜在替代方法。尽管模型具有稳健性，但局限性包括缺乏结果指标和高度容易受到肌肉质量损失的人群。尽管如此，这些发现对革命性的精益质量评估范式有希望，这对慢性疾病手段和个性化的健康干预产生了影响。未来的研究努力应集中于在不同人群中验证这些模型，并解决临床复杂性，以提高预测准确性和管理肌肉减少症的临床实用性。