A Survey of Current Trends in Securing Intercollegiate Athletic Budget Funds in State Community Colleges of Washington

The problem of this study was: (1) to survey current practices in securing and budgeting athletic funds in the state community colleges of Washington; (2) to determine the present expenditures for different sports; and (3) to determine the personnel responsible for procuring and budgeting intercollegiate athletics during the 1966-1967 school year

Relationship between body mass, lean mass, fat mass, and limb bone cross-sectional geometry: Implications for estimating body mass and physique from the skeleton.

OBJECTIVES: Estimating body mass from skeletal dimensions is widely practiced, but methods for estimating its components (lean and fat mass) are poorly developed. The ability to estimate these characteristics would offer new insights into the evolution of body composition and its variation relative to past and present health. This study investigates the potential of long bone cross-sectional properties as predictors of body, lean, and fat mass. MATERIALS AND METHODS: Humerus, femur and tibia midshaft cross-sectional properties were measured by peripheral quantitative computed tomography in sample of young adult women (n = 105) characterized by a range of activity levels. Body composition was estimated from bioimpedance analysis. RESULTS: Lean mass correlated most strongly with both upper and lower limb bone properties (r values up to 0.74), while fat mass showed weak correlations (r ≤ 0.29). Estimation equations generated from tibial midshaft properties indicated that lean mass could be estimated relatively reliably, with some improvement using logged data and including bone length in the models (minimum standard error of estimate = 8.9%). Body mass prediction was less reliable and fat mass only poorly predicted (standard errors of estimate ≥11.9% and >33%, respectively). DISCUSSION: Lean mass can be predicted more reliably than body mass from limb bone cross-sectional properties. The results highlight the potential for studying evolutionary trends in lean mass from skeletal remains, and have implications for understanding the relationship between bone morphology and body mass or composition

Refining the assessment of the sensitivity and specificity of diagnostic tests, with applications to prostate cancer screening and non-small cell lung cancer staging Modos de refinar los cálculos de sensibilidad y especificidad de las pruebas diagnósticas, aplicados al tamizaje del cáncer de próstata y a la estadificación del cáncer de pulmón no microcítico

<abstract language="spa">Los cálculos del rendimiento de las pruebas diagnósticas suelen presentarse en tablas de 2x2 con filas horizontales para los resultados positivos y negativos obtenidos con la prueba evaluada, y con columnas verticales para los resultados positivos y negativos obtenidos con el patrón de oro. Esta manera de presentar los datos visualmente, así como las sensibilidades y especificidades basadas en ella, le imprimen carácter binario a la prueba y al patrón de oro. Pero cuando los resultados de la prueba pertenecen a una de varias categorías ordenadas, a menudo se utilizan curvas de las características funcionales de la prueba (o curvas ROC, por receiver operator characteristic curve) para indicar que esta no es binaria. Tratar el patrón de oro como si fuese binario también es problemático porque implica que toda enfermedad se comporta uniformemente, con el resultado de que a todos los casos se les trata como si fuesen intercambiables. No obstante, hay ciertos tumores, por ejemplo, que exigen más tratamiento que otros y que por lo tanto también exigen mayor detección. En el presente trabajo proponemos el uso de una tabla refinada que clasifica a los tumores en función de lo que se sabe de su susceptibilidad al tratamiento, con lo cual se pretende lograr una evaluación más informativa de las pruebas que la proporcionada por la tabla de 2x2. A manera de ejemplo presentamos una tabla de 2x3 en la cual se refina la medición del antígeno específico de la próstata (AEP) teniendo en cuenta el resultado de la palpación rectal. Dicho resultado se usa como indicador de la necesidad de tratar los cánceres prostáticos que se detectan o que no se detectan mediante la prueba del AEP. Un segundo ejemplo aplica los mismos conceptos a la tomografía por emisión de positrones y a la tomografía computadorizada cuando se usan para la estadificación del cáncer pulmonar no microcítico. Se usaría más información si se adoptara la estructura de 2x3 para configurar la tabla