MR-Derived Skeletal Muscle Features as Predictors of Diabetes Risk in the German National Cohort
Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Skeletal muscle composition may provide novel insights into diabetes risk. To assess the predictive value of gluteus, psoas, and thigh muscle features, we segmented these muscle groups from MRI scans of 28,077 participants in the German National Cohort and derived fat fractions, volumes, and cross-sectional areas. Combined with metadata variables, an overall set of 208 features was used to predict HbA 1 c levels and diabetes diagnosis status. We trained XGBoost models on the full feature set to avoid human bias in feature selection and quantified contributions using Shapley Additive Explanations, which capture both main effects and interactions between features. To reduce variance from model uncertainty, training and analysis were repeated 50 times and averaged. Our results show that gluteus fat fraction is among the strongest predictors of diabetes, on par with established risk factors such as waist circumference and visceral or subcutaneous adipose tissue.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- MR-Derived Skeletal Muscle Features as Predictors of Diabetes Risk in the German National Cohort
- Date Crossref
- 08/04/2026
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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University of Tübingen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Stuttgart Institute of Signal Processing and System Theory pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Freiburg pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Medical Center Freiburg pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University Hospital of Tuebingen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Tübingen, Institute of Signal Processing and System Theory — University of Stuttgart et University of Freiburg, avec 2 autres affiliations.
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