Hjem-
1. Nem at bruge
8-punkts berøringselektrodesystemet kombinerer brugervenlighed med konsistens, hvilket strømliner måleprocessen og forbedrer effektiviteten af dataindsamlingen! Ligefrem stemmevejledning og klare instruktioner på skærmen gør det nemmere for assistenter at udføre hver måling, så de kan bruge mere tid på analyse!
-
2. Datahåndtering
Når måleresultaterne bruges sammen med Charder Insight PC-softwaren, kan de automatisk overføres, gemmes og vises tydeligt med mulighed for eksport til CSV til statistisk analyse af store mængder data!
-
3. Reproducerbare resultater
Modtag klinisk validerede og reproducerbare resultater, sikring af måledataenes integritet og mulighed for opfølgning med regelmæssig overvågning af forsøgspersoner.
Forskningsartikler
Vi har udført årtiers dedikeret forskning inden for BIA, herunder brug af kunstige neurale netværk til reproducerbare og nøjagtige resultater, med resultater offentliggjort i forskellige internationale tidsskrifter. Ved at bruge algoritmer, der er dannet og valideret ved hjælp af "guldstandarder" som CT og DXA, giver vores resultater dig nøjagtighed på medicinsk niveau. Et udpluk af offentliggjort forskning udført af Charder Research Center kan findes nedenfor, og vi er glade for at diskutere forskningsmuligheder eller spørgsmål, du måtte have!
-
Sammenligning af FFM med DXA
En undersøgelse udgivet af International Journal of Gerontology sammenlignede nøjagtigheden af BIA med DXA. Undersøgelsen viste, at resultater analyseret med Charder kropssammensætningsmodel havde en korrelation på ar=.942 med DXA for fedtfri masse.
"Sammenfattende var de multiple segmenter af FFM, der blev estimeret af BIA, meget relative i forhold til det, der blev bestemt af DXA for ældre i Taiwan."
-
Resultater af kunstige neurale netværks-FFM sammenlignet med DXA
En undersøgelse offentliggjort af Nutrition Journal sammenlignede nøjagtigheden af en ny BIA-prædiktiv model, der anvender Back Propagation Artificial Neural Networks (BP-ANN) med DXA for fedtfri masse. Undersøgelsen viste, at BP-ANN-modellen opnåede en korrelationskoefficient på r2=0,987.
"Resultaterne viste, at der var bedre overensstemmelse mellem FFMANN og FFMDXA end mellem FFMLR og FFMDXA."
-
Resultater af kunstige neurale netværk for fedtmasse og fedtfri masse sammenlignet med DXA
En undersøgelse offentliggjort af International Journal of Gerontology sammenlignede nøjagtigheden af en ny BIA-prædiktiv model, der anvender Back Propagation Artificial Neural Networks (BP-ANN) med DXA-resultater for underekstremiteter. Undersøgelsen viste, at Charder nye prædiktive model opnåede en korrelationskoefficient på r2=0,962.
"Sammenfattende gjorde den større prædiktive nøjagtighed og præcision anvendelsen af BIA med den matematiske model BP-ANN mere mulig til klinisk måling af FM og FFM i de nedre lemmer hos ældre."
-
Helkrops- og segmental FFM i eliteatletpopulationer sammenlignet med DXA
En undersøgelse udgivet af Scientific Research and Essays (SCI) sammenlignede nøjagtigheden af BIA med DXA hos elitefodboldspillere. Undersøgelsen viste, at Charder kropssammensætningsmodel opnåede en korrelationskoefficient på r=0,95 for hele kroppens fedtfri masse sammenlignet med DXA.
"Sammenfattende har den bedre præstation i forudsigelsen af segmenters kropssammensætning i vores udviklede prædiktive ligning ved hjælp af BIA-måling vist muligheden for anvendelse til overvågning af atleters kropssammensætning, især lemmer og overkrop."
-
Forudsigelse af skeletmuskulaturfunktion ved hjælp af BIVA
Et studie offentliggjort i PLOS ONE evaluerede, om der kunne findes en klar sammenhæng mellem BIVA-resultater og muskelfunktion. Studiet viste, at håndgrebsstyrke kunne forudsiges ved hjælp af BIVA-parametre, hvor der skelnes mellem forskellige styrkeniveauer.
"Vores undersøgelse viste, at BIVA-parametre målt med en stående impedansanalysator og antropometriske variabler kan forudsige muskelfunktion målt med HGS med god ydeevne hos raske asiatiske voksne. Vores resultater kan muliggøre kliniske anvendelser af stående BIVA-teknologi til vurdering af skeletmuskelfunktion."
"Sammenfattende har den bedre præstation i forudsigelsen af segmenters kropssammensætning i vores udviklede prædiktive ligning ved hjælp af BIA-måling vist muligheden for anvendelse til overvågning af atleters kropssammensætning, især lemmer og overkrop."