kg; height:  cm; DXA BF% [median, 25th–75th percentile]: 14.0, 11.9–16.4%) aged 18 to 37 years. All subjects were evaluated with anthropometric measurements and a whole body DXA scan. BF% was estimated through 14 AT and 17 NAT anthropometric equations and compared with the measured DXA BF%. Mean differences and 95% limits of agreement were calculated for those anthropometric equations without significant differences with DXA. Results. Five AT and seven NAT anthropometric equations did not differ significantly with DXA. From these, Oliver’s and Civar’s (AT) and Ball’s and Wilmore’s (NAT) equations showed the highest agreement with DXA. Their 95% limits of agreement ranged from −3.9 to 2.3%, −4.8 to 1.8%, −3.4 to 3.1%, and −3.9 to 3.0%, respectively. Conclusion. Oliver’s, Ball’s, Civar’s, and Wilmore’s equations were the best to estimate BF% accurately compared with DXA in professional male soccer players. "> 人体测量方程估算精度相比,职业男性足球运动员身体脂肪测定仪 - raybet雷竞app,雷竞技官网下载,雷电竞下载苹果
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运动医学杂志》
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运动医学杂志》/2018年/文章

研究文章|开放获取

体积 2018年 |文章的ID 6843792 | https://doi.org/10.1155/2018/6843792

胡安·r·Lopez-Taylor罗伯托·g . Gonzalez-Mendoza Alejandro Gaytan-Gonzalez,胡安·安东尼奥·Jimenez-Alvarado,玛莉索Villegas-Balcazar, Edtna e . Jauregui-Ulloa弗朗西斯科Torres-Naranjo, ”人体测量方程估算精度相比,职业男性足球运动员身体脂肪测定仪”,运动医学杂志》, 卷。2018年, 文章的ID6843792, 7 页面, 2018年。 https://doi.org/10.1155/2018/6843792

人体测量方程估算精度相比,职业男性足球运动员身体脂肪测定仪

胡安·r·Lopez-Taylor,1 罗伯特·g·Gonzalez-Mendoza,1 亚历杭德罗Gaytan-Gonzalez,1,2 胡安·安东尼奥·Jimenez-Alvarado,1 玛莉索Villegas-Balcazar,1 Edtna大肠Jauregui-Ulloa,1,3 和 旧金山Torres-Naranjo1,4

1应用科学学院的体育活动和运动,人体运动科学、教育、体育、娱乐和舞蹈,大学健康科学中心大学的瓜达拉哈拉,Av,冗员时1500年,44430瓜达拉哈拉,日航、墨西哥

2人类生殖、幼稚的增长和发展,大学健康科学中心,瓜达拉哈拉大学医院320年44280瓜达拉哈拉,日航、墨西哥

3哈利斯科州卫生部长,也应有所差异Alzaga博士107年44100瓜达拉哈拉,日航、墨西哥

4身体成分和骨骼的研究中心,Av。2481年墨西哥44650瓜达拉哈拉,日航、墨西哥

学术编辑器:理查德•戴维森
收到了 2017年7月20日
修改后的 2018年1月10
接受 07年2月2018年
发表 2018年3月14日

文摘

背景。有几个发表人体测量方程来估计身体脂肪百分比(BF %),这可能会促使他们的应用程序的不确定性。目的。分析几种人体测量方程的准确性(发达运动[在]和nonathletic (NAT)的数量),估计BF %比较测定仪。方法。我们评估131名职业男性足球运动员(身体质量: 公斤;高度: cm;DXA对BF %(中位数,25 th -第75个百分位):14.0,11.9 -16.4%)年龄在18岁到37年。所有受试者评估人体测量和全身DXA对扫描。BF %估计通过14和17 NAT人体测量方程,而测量DXA对BF %。意味着差异和95%限制的协议计算人体测量方程与DXA对没有显著差异。结果。5和7 NAT人体测量方程与测定仪之间没有显著性差异。从这些,奥利弗和Civar(上)和球和Wilmore (NAT)与DXA对方程显示最高的协议。95%限制的协议范围从−3.9至2.3%,−4.8至1.8%,−3.4至3.1%,分别和−3.9到3.0%。结论。奥利弗的,球,Civar, Wilmore方程是最好的准确估计BF %与测定仪在专业男性足球运动员。

1。介绍

体脂百分比(BF %)可能是最评估身体组成成分在体育1]。在足球,BF %(估计是习惯性的一部分评估2),因为它是与运动性能(3,4在季节性监测[],可能有用5,6),可能有助于比较不同打球员位置(3,7- - - - - -9)和经验(10,11]。

有几种方法在评估BF % (1,12]。双能x线吸收仪(DXA对)是一个实验室方法用来评估身体成分,这是越来越多的被用于评估BF %在足球运动员6,8- - - - - -10)由于其实用性和准确性与其他参考方法相比(1,13,14]。

相反,人体测量学,最受欢迎的方法在评估身体成分,用于估计BF %,通常与其他实验室方法获得的回归方程(1,12]。这些方程在体育发达和nonathletic人口和他们有太大变化的估计当应用于同一主题/人口。同样,几项研究已经调查了这些方程的精度估算特定人群的BF % (15- - - - - -21]。然而,很少有人知道他们的准确性时应用于职业男性足球运动员(16,20.]。

因此,本研究的目的是分析几个人体测量方程的准确性估计BF %使用DXA对参考方法在专业男性足球运动员。由于大量的人体测量方程(1),我们决定分析这些分别如下:(我)人体测量方程发展体育人口(在)(2)人体测量方程nonathletic人口(NAT)开发的。

2。方法

2.1。研究设计

这是一个横断面观察研究。参与者评估之间的2009年和2015年的医疗检查。

2.2。参与者

样本包括131名职业男性足球运动员(121墨西哥人,南美人,1西班牙人)从第二专业的墨西哥足球联赛。他们的年龄、体重和身高年龄在18岁到37年,53.3到93.6公斤,165.3 - 190.8厘米,分别。

2.3。程序

参与者参加了我们实验室的上午9点,两个小时后禁食。他们被要求避免任何运动前评估。每个参与者被全身DXA对扫描和评估一个完整的人体测量评估,都在同一天完成的。体脂百分比估计为每个主体通过在(表141(表)和17个NAT人体测量方程2),而获得的体脂百分比测定仪。
作者 方程
福赛斯2 skf [25] BD = 1.103−0.00168 某人)−(0.00127 Ab)
福赛斯4 skf [25] BD = 1.10647−0.00162 某人)−(0.00144 Ab)−(0.00077 T) + (0.00071 Ax)
帕斯卡尔(26] BD = 1.088468−0.007123 Ax)−(0.004834 Ch)−(0.005513 T)
Thorland 3 skf [27] BD = 1.1136−0.00154 (T,某人,Ax)) + (0.00000516 (T,某人,Ax)2)
Thorland 7 skf [27] BD = 1.1091−0.00052 [T,某人,Ax, IC, Ab, Th, Ca)) + (0.00000032 [T,某人,Ax, IC, Ab, Th, Ca)2)
白色(28] BD = 1.0958−0.00088 (IC)−0.0006 Th)
威瑟斯(29日] BD = 1.0988−0.0004 [T,某人,B, Sp, Ab, Th, Ca))
Zuti [30.] BD = 1.0806−0.001187 WC)−(0.001076 Ch) + (0.015306 WD)
埃文斯3 skf [31日] BF % = 8.997 + (0.24658 (Ab, Th, T)−(6.343) 性)−(1.998 比赛)
埃文斯7 skf [31日] BF % = 10.566 + (0.12077 (某人,T, Ch, Ax, IC, Ab, Th)−(8.057) 性)−(2.545 比赛)
奥利弗(32] BF % = 3.53 + (0.132 (Ch, T,某人,Ax, IC, Ab, Th))
赖利(16] BF % = 5.174 + (0.124 )+ (0.147 Ab) + (0.196 T) + (0.13 Ca)
Civar [18] BF % = (0.432 T) + (0.193 Ab) + (0.364 B) + (0.077 BM)−0.891
斯图尔特(33] BFM = (331.5 Ab) +(第356.2位)+ (111.9 BM)−9108
BF %:体脂百分比;阿瑟:腹部皮肤褶;Ax:腋窝皮肤褶;B:肱二头肌皮肤褶;双相障碍:身体密度;BFM:身体脂肪量(g);BM:体重(公斤);Ca:小腿皮肤褶;Ch:胸部皮肤褶;集成电路:髂嵴皮肤褶; Sb: subscapular skinfold; SKF: skinfolds; Sp: supraspinal skinfold; T: triceps skinfold; Th: thigh skinfold; WC: waist circumference (cm); WD: wrist diameter (cm). 皮肤褶都是毫米,除非另有说明。 皮肤褶在厘米。年龄:年。性别:男性女性1和0。种族:黑色1和白色0。
表1
分析了人体测量方程(开发的体育人口)。
作者 方程
Durnin-R [34] BD = 1.161−0.0632 日志( B、T,某人,IC)
Durnin-W [35] 18日至19日y→BD = 1.162−0.063 日志( B、T,某人,IC)
页y→BD = 1.1631−0.0632 日志( B、T,某人,IC)
- 39 y→BD = 1.1422−0.0544 日志( B、T,某人,IC)
杰克逊3 skf [36] BD = 1.10938−0.0008267 (Ch、Ab、Th)) + (0.0000016 (Ch、Ab、Th)2)−(0.0002574 年龄)
杰克逊7 skf [36] BD = 1.112−0.00043499 [Ch, Ax, T,某人,Ab, IC, Th)) + (0.00000055 [Ch, Ax, T,某人,Ab, IC, Th)2)−(0.00028826 年龄)
Katch [37] BD = 1.09665−0.00103 T)−(0.00056 某人)−(0.00054 Ab)
精益[38] BD = 1.1862−0.0684 日志( B、T,某人,IC)−(0.000601 年龄)
洛曼(39] BD = 1.0982−0.000815 (T,某人,Ab)) + (0.0000084 (T,某人,Ab)2)
Nagamine [40] BD = 1.0913−0.00116 [T,某人])
波洛克(41] BD = 1.09716−0.00065 Ch)−(0.00055 某人)−(0.0008 Th)
斯隆(42] BD = 1.1043−0.001327 Th)−(0.00131 某人)
Wilmore [43] BD = 1.08543−0.000886 Ab)−(0.0004 Th)
球(44] BF % = 0.465 + (0.18 [Ch, Ax, T,某人,Ab, IC, Th)−(0.0002406) [Ch, Ax, T,某人,Ab, IC, Th)2)+ (0.06619 年龄)
Eston [45] BF % = (0.12 [B, T,某人,IC]) + (0.36 (钙、Th)) + 1.61
莱希(46] BF % =(年龄 0.1)+ (7.6 日志T) + (8.8 日志Ax) + (11.9 日志Sp)−11.3
彼得森(47] BF % = 20.94878 + (0.1166 年龄)−(0.11666 高度)+ (0.42696 (T,某人,IC, Th)−(0.00159) (T,某人,IC, Th)2)
Van der Ploeg [48] BF % = (0.183 [T,某人,B, IC, Sp, Ab, Th, Ca, Ax)) + (0.098 年龄)−(0.00021 [T,某人,B, IC, Sp, Ab, Th, Ca, Ax)2)−0.85
加西亚(49] BFM = (WC 0.397)+ (6.568 (日志日志某人+ T +日志Ab))−40.75
BF %:体脂百分比;阿瑟:腹部皮肤褶;Ax:腋窝皮肤褶;B:肱二头肌皮肤褶;双相障碍:身体密度;BFM:脂肪质量(公斤);Ca:小腿皮肤褶;Ch:胸部皮肤褶;集成电路:髂嵴皮肤褶;某人:肩胛下的皮肤褶; SKF: skinfolds; Sp: supraspinal skinfold; T: triceps skinfold; Th; thigh skinfold; WC: waist circumference (cm); y: years. 皮肤褶都是毫米,除非另有说明。年龄:年。高度:厘米。
表2
分析了人体测量方程(nonathletic人群开发的)。
2.3.1。人体测量数据

这些测量包括最近的0.1公斤的体重(tbf - 410, Tanita、东京、日本),最近的0.1厘米高(Seca塞卡风213年,德国汉堡),10皮肤褶(肱三头肌、肩胛下的二头肌,胸,腋窝,髂嵴,脊椎上的,腹部,大腿,小腿),最近的0.1毫米(联合王国,位于Baty国际),腰围与金属胶带(最近的0.1厘米),和肘部直径(Rosscraft坎贝尔10日,加拿大)最近的0.05厘米。所有测量是由受过训练的人员评估后标准化程序。所有测量数据进行评估后,伊萨克协议(22,23),但胸部和腋窝皮肤褶进行评估后洛曼提出的网站(24]。intraobserver技术在我们的实验室测量误差≤5%为其他测量皮肤褶和≤1%。interobserver技术在我们的实验室测量误差≤7.5%为其他测量皮肤褶和≤1.5%。

2.3.2。DXA对扫描

全身扫描是为每个主题进行DXA对扇形波束设备(Hologic QDR4500探险家,马萨诸塞州,美国)。设备校准日报后,制造商的迹象。所有与软件扫描分析了Windows®Hologic QDR v 12.1 (1986 - 2002©, Hologic Inc .)。头被排除在带扫描以计算体脂百分比。区别DXA对整个体重和身体质量规模平均− 公斤。整个过程是由认证DXA对技术员执行。他的技术测量误差 %对身体脂肪,− %,瘦体重和总质量的0.0%±0.5%。

2.3.3。人体测量方程发展体育人口

体脂百分比估计有14每个参与者的人体测量方程。这些方程估计身体密度(25- - - - - -30.],体脂百分比[16,18,31日,32),或身体脂肪量(33)(表1)。

2.3.4。人体测量方程Nonathletic人群的发达

体脂百分比估计每个参与者的17个NAT人体测量方程。这些方程估计身体密度(34- - - - - -43],体脂百分比[44- - - - - -48),和身体脂肪量(49)(表2)。

Siri的方程50)是利用变换身体的anthropometrical估计密度BF %。如果方程估计身体脂肪量,使用规模体重BF %计算。

2.3.5。统计分析

为了确定哪些方程估计比一个获得DXA对BF %不同,所有anthropometrical BF %估计进行了测试与克鲁斯卡尔-沃利斯和邓恩的事后考验,考虑的显著性水平 。将方程组只显示与DXA对无显著差异,我们进行了修改Bland-Altman分析。平均差,线性相关,95%限制每个方程计算的协议(51]。与正态分布变量(D 'Agostino-Pearson测试)表示为平均数±标准差和平均(25 th -第75个百分位)如果他们不是正态分布。所有的分析进行了GraphPad®棱镜为Windows 7(美国加州GraphPad软件)。方差齐性确认( )与Breusch-Pagan测试后所有Bland-Altman消除离群值的分析比较(SPSS®v24, IBM公司,阿蒙克,纽约,美国)。

3所示。结果

3.1。参与者

参与者的年龄是23.2 (20.5 - -26.8 y),身体质量 公斤,身高 厘米,体重指数 公斤/米2,DXA对BF % 14.0 (11.9 - -16.4)。并给出了皮肤褶厚度表3。
中位数(25 th -第75个百分位)
肱三头肌 7.5 (6.0 - -9.6)
肩胛下的 9.6 (7.8 - -11.5)
肱二头肌 3.8 (3.1 - -4.5)
胸部 7.2 (5.7 - -9.4)
腋窝 8.0 (6.1 - -10.3)
髂嵴 13.9 (9.9 - -20.0)
脊椎上的 7.8 (6.3 - -11.0)
腹部 15.8 (10.8 - -21.3)
大腿 8.7 (7.0 - -10.8)
小腿 5.1 (4.3 - -6.5)
表3
受试者的皮肤褶厚度( ),毫米。
3.2。体脂百分比估计在人体测量方程

从14人体测量方程,分析了五个测定仪相比没有显著差异(表4)。从这些方程,这些与测定仪的狭隘限制协议提出的奥利弗(32]和Civar [18),其次是Zuti [30.)、福赛斯(4 skf)和福赛斯(2 skf) (25)方程。最后这三个方程显示小意味着DXA对差异,但更广泛的协议(表的局限性5)。奥利弗的方程显示略窄的限制的协议和一个较小的平均差而Civar方程(表5)。
作者方程 中位数(25 th -第75个百分位)
测定仪 14.0 (11.9 - -16.4)
Thorland (3 skf) 9.2 (6.3 - -12.0)
白色的 9.4 (7.4 - -11.3)
斯图尔特 10.2 (7.2 - -13.3)
威瑟斯 10.5 (8.6 - -13.1)
埃文斯(3 skf) 10.5 (8.9 - -12.7)
帕斯卡尔 10.5 (9.3 - -12.2)
赖利 10.7 (9.6 - -12.2)
Thorland (7 skf) 10.8 (7.8 - -14.4)
埃文斯(7 skf) 11.2 (9.4 - -13.5)
Civar 12.6 (10.5 - -14.5)
福赛斯(4 skf) 13.0 (9.6 - -17.9)
奥利弗 13.1 (11.0 - -15.5)
福赛斯(2 skf) 13.7 (10.1 - -18.4)
Zuti 14.3 (12.5 - -17.6)
2 skf,两个皮肤褶;3 skf,三个皮肤褶;4 skf,四个皮肤褶;7 skf,七个皮肤褶;测定仪,双能x线吸收仪。不同而测定仪。  。
表4
体脂百分比用测定仪测量和估计人体测量方程发展体育人口。
作者方程 的意思是 95%的协议
奥利弗 (−3.9到2.3)
Civar (−4.8到1.8)
Zuti (−4.8到6.3)
福赛斯(4 skf) (−6.2到5.7)
福赛斯(2 skf) (−5.8到6.5)
列出方程从窄到宽限制的协议。2 skf,两个皮肤褶;4 skf,四个皮肤褶;测定仪,双能x线吸收仪。 所有 值是重要的( )。
表5
体脂百分比差异(−DXA对方程)人体测量方程(在体育人口发展)统计类似于测定仪。
3.3。体脂百分比估算与NAT人体测量方程

从17人体测量方程,分析了七测定仪相比没有显著差异(表6)。从这些方程,这些协议的最低限制,最小的意思是差异与DXA对球的44威尔莫]和[43)方程,其次是Durnin-R [34],范德Ploeg [48],Durnin-W [35),精益38加西亚],[49)方程。最后这五个方程显示广泛的限制的协议和/或高的平均差异与测定仪(表7)。球的方程显示略小的平均差和窄限制的协议比Wilmore DXA对方程(表7)。
作者方程 中位数(25 th -第75个百分位)
测定仪 14.0 (11.9 - -16.4)
洛曼 8.0 (7.1 - -8.8)
斯隆管理学院 8.4 (6.8 - -10.1)
波洛克 8.4 (7.1 - -10.0)
杰克逊(3 skf) 8.9 (6.7 - -12.1)
杰克逊(7 skf) 9.8 (7.3 - -12.6)
Katch 10.4 (8.7 - -12.9)
Eston 11.0 (9.3 - -13.0)
Nagamine 12.0 (10.4 - -13.6)
威尔莫 13.4 (11.4 - -15.8)
球 13.7 (11.5 - -16.4)
精益 14.5 (11.1 - -17.3)
加西亚 14.9 (11.7 - -18.2)
Van der Ploeg 15.1 (12.5 - -18.1)
Durnin-W 15.3 (12.2 - -18.1)
Durnin-R 15.8 (12.7 - -18.1)
莱希 16.4 (13.7 - -19.9)
彼得森 17.9 (15.1 - -20.5)
3 skf,三个皮肤褶;7 skf,七个皮肤褶;测定仪,双能x线吸收仪。不同而测定仪。   ; 。
表6
体脂百分比用测定仪测量和估计发达nonathletic人群人体测量方程。
作者方程 的意思是 95%的协议
球 (−3.4到3.1)
威尔莫 (−3.9到3.0)
Durnin-R 1.4 (−2.3到5.1)
Van der Ploeg 1.3 (−2.4到5.1)
Durnin-W 1.1 (−3.0到5.2)
精益 0.2 (−4.5到5.0)
加西亚 0.3 (−4.7到5.2)
列出方程从窄到宽限制的协议。测定仪,双能x线吸收仪。 极显著相关 )。
表7
体脂百分比差异(−DXA对方程)人体测量方程(发达nonathletic人群)统计类似于测定仪。

4所示。讨论

本研究的目的是分析的准确性BF %通过几个人体测量方程和用测定仪测量职业男性足球运动员。我们只发现了另外两个研究解决同样的问题在足球运动员16,20.]。研究赖利et al。16]他们评估职业男性足球运动员来自英超和定居测定仪的参考方法。他们报告说,威瑟斯等。29日)和德宁Womersley (Durnin-W) [35)方程显示协议的狭隘限制DXA对样本。然而,这与我们的结果不同,威瑟斯方程是测定仪(表明显不同4)。另一方面,Durnin-W方程是类似于测定仪但不是最高的协议(表7)。莱利等人之间的差异观察学习和我们的结果可以解释为样本(甲级和乙级)竞争力水平。据我们所知没有其他研究比较与人体测量方程使用DXA对BF %获得参考方法。

塞卡et al。20.]研究专业的男性从巴西足球运动员;相比,然而,他们的身体密度通过人体测量方程与静压权重进行计算。他们报告说,杰克逊的方程(使用3和7皮肤褶)(36和洛曼方程39)与参考方法之间没有显著性差异,和洛曼方程显示最低的估计标准误差。在目前的研究中,我们发现这三个方程与测定仪显著不同(表6)。

相比其他研究人体测量方程和流体静力学在不同的体育人口加权(17,18,21]。犯罪的研究等。17)报道,杰克逊的方程(7皮肤褶)[36)没有不同的参考方法和显示低在大学看到男运动员。Civar et al。18)报道,洛曼(39)和德宁Womersley (Durnin-W) [35方程与参考方法没有差别,但Durnin-W方程显示更高的相关性和看到低于洛曼方程在大学男性练习不同的运动。史密斯和曼斯菲尔德(21)评估男性足球运动员和报道,杰克逊的方程(三个皮肤褶)[36参考方法之间没有显著性差异。最后,Knechtle et al。15)采用不同的参考方法;他们研究了ultra-endurance男运动员和评估他们的BF %与生物电阻抗。他们报告说,球的方程44与他们的参考方法]显示最高的协议。

之前的研究,我们之间不同的结果可能是由于不同的人口中,他们验证(足球运动员,大学时代男性等)和参考方法。

五的人体测量方程与测定仪之间没有显著性差异,四人验证与静压权重(18,25,30.)和一个验证测定仪(32]。最后一个与最高协议测定仪在我们的研究中(表5和7)。另一方面,从七个NAT人体测量方程与测定仪之间没有显著性差异,五是密度测量方法34,35,38,43,48)和两个与测定仪(44,49]。尽管这些方程是用不同的身体成分的方法,他们能够估计BF %的合理程度与DXA对协议样本(表7)。

奥利弗的方程(32]表明赞同测定仪的狭隘限制我们的人口(表5和7)。奥利弗的方程是在一个大样本的大学足球运动员。这个方程采用七皮肤褶的总和,包括四肢和躯干测量。这个方程的精度显示在我们的研究可以解释为皮肤褶厚度使用的数量和整个身体从这些皮肤褶和代表性,因为他们也使用DXA对参考方法。

Wilmore方程是在男大学生开发(16 - 37岁)[43]。令人惊讶的是,尽管它只雇佣了两个皮肤褶(腹部和大腿),它有一个更高的协议比那些使用测量。

实用,Wilmore方程可能更有用,因为它准确地估计BF %使用几个变量相比其他方程。从另一个角度来看,我们建议奥利弗的方程,与测定仪,因为它有更高的协议,因为它雇佣了七个全身皮肤褶它可能提供一个更好的视角。

本研究的一些局限性如下:(1)我们的参考方法的结果(DXA对)可能不同于其他参考方法;然而一些研究报道,测定仪是一种实用、准确的方法来评估BF % (1,12- - - - - -14]。(2)从原始研究的协议可能不同与我们之前评估人体测量;但是我们试图保持解剖网站尽可能相似。(3)我们用来评估人体测量的仪器也不同于作者的原始研究。

我们的一些优点如下:(1)我们所有人员(人体测量评估和DXA对扫描)这种评估认证。(2)这项研究有一个大样本。(3)我们在和NAT人体测量方程包括许多。

5。结论

在这项研究中,我们发现,奥利弗的(在),球(NAT), Civar(在),Wilmore (NAT)的方程估计BF %同意最高DXA对职业男性足球运动员。这些方程可以或者使用DXA对估算BF %的横断面。还有待观察,如果这些方程可用于监测BF %随着时间的变化。这些问题值得进一步研究。

信息披露

这项工作是一个扩展的版本之前的海报展示。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢富兰克林洛佩兹泰勒和猩红热Reynaga威尔金斯对他们有价值的审查和评论手稿。

引用

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