Casa-
1. Facile da usare
Il sistema di elettrodi a 8 punti combina facilità d'uso e uniformità, ottimizzando il processo di misurazione e migliorando l'efficienza della raccolta dati! La guida vocale intuitiva e le chiare istruzioni a schermo facilitano l'esecuzione di ogni misurazione da parte degli assistenti, consentendo loro di dedicare più tempo all'analisi!
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2. Gestione dei dati
Se utilizzato con il software Charder Insight per PC, i risultati delle misurazioni possono essere trasferiti, archiviati e visualizzati in modo chiaro e automatico, con la possibilità di esportarli in formato CSV per l'analisi statistica di grandi quantità di dati!
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3. Risultati riproducibili
Ottieni risultati clinicamente validati e riproducibili, garantendo l'integrità dei dati di misurazione e la possibilità di effettuare un monitoraggio regolare dei soggetti.
Articoli di ricerca
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Confronto tra FFM e DXA
Uno studio pubblicato dall'International Journal of Gerontology ha confrontato l'accuratezza della BIA con quella della DXA. Lo studio ha rilevato che i risultati analizzati con il modello di composizione corporea di Charder presentavano una correlazione ar=.942 con la DXA per la massa magra.
"In sintesi, la massa magra segmentale stimata tramite BIA è risultata altamente correlata a quella determinata tramite DXA negli anziani di Taiwan."
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Risultati FFM ottenuti con reti neurali artificiali a confronto con la DXA.
Uno studio pubblicato sul Nutrition Journal ha confrontato l'accuratezza di un nuovo modello predittivo BIA che utilizza reti neurali artificiali a retropropagazione (BP-ANN) con la DXA per la massa magra. Lo studio ha rilevato che il modello BP-ANN ha ottenuto un coefficiente di correlazione di r2=0,987.
"I risultati hanno mostrato una migliore concordanza tra FFMANN e FFMDXA rispetto a quella tra FFMLR e FFMDXA."
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Risultati della rete neurale artificiale per la massa grassa e la massa magra confrontati con la DXA
Uno studio pubblicato sull'International Journal of Gerontology ha confrontato l'accuratezza di un nuovo modello predittivo BIA che utilizza reti neurali artificiali a retropropagazione (BP-ANN) con i risultati DXA per gli arti inferiori. Lo studio ha rilevato che il nuovo modello predittivo di Charder ha ottenuto un coefficiente di correlazione di r2=0,962.
"In sintesi, la maggiore accuratezza e precisione predittiva hanno reso l'applicazione della BIA con il modello matematico BP-ANN più fattibile per la misurazione clinica della massa grassa (FM) e della massa magra (FFM) negli arti inferiori delle persone anziane."
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Massa magra corporea totale e segmentale in popolazioni di atleti d'élite a confronto con la DXA
Uno studio pubblicato da Scientific Research and Essays (SCI) ha confrontato l'accuratezza della BIA con la DXA in giocatori di calcio d'élite. Lo studio ha rilevato che il modello di composizione corporea di Charder ha ottenuto un coefficiente di correlazione di r=0,95 per la massa magra corporea totale rispetto alla DXA.
"In sintesi, le migliori prestazioni nella previsione della composizione corporea segmentale ottenute con la nostra equazione predittiva basata sulla misurazione BIA hanno dimostrato la possibilità di applicazione per il monitoraggio della composizione corporea degli atleti, in particolare degli arti e del tronco."
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Previsione della funzione muscolare scheletrica mediante BIVA
Uno studio pubblicato su PLOS ONE ha valutato se fosse possibile trovare una chiara correlazione tra i risultati della BIVA e la funzione muscolare. Lo studio ha rilevato che la forza di presa della mano poteva essere prevista utilizzando i parametri della BIVA, distinguendo tra diversi livelli di forza.
"Il nostro studio ha dimostrato che i parametri BIVA misurati tramite un analizzatore di impedenza in posizione eretta e le variabili antropometriche possono predire la funzione muscolare, misurata tramite HGS, con buone prestazioni in adulti asiatici sani. I nostri risultati potrebbero facilitare le applicazioni cliniche della tecnologia BIVA in posizione eretta nella valutazione della funzione muscolare scheletrica."
"In sintesi, le migliori prestazioni nella previsione della composizione corporea segmentale ottenute con la nostra equazione predittiva basata sulla misurazione BIA hanno dimostrato la possibilità di applicazione per il monitoraggio della composizione corporea degli atleti, in particolare degli arti e del tronco."