An Evaluation of Select Physical Activity Exercise Classes (PEX) on Bone Mineral Density
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the efficacy of structured physical activity classes on bone mineral density (BMD). METHODS: Thirty-nine women ages 18–35 y who were either enrolled in a yoga class (n=14), cardio-kickboxing class (n=13), or no physical activity class (control; n=12) voluntarily consented to participate. Dual-energy x-ray absorptiometry (DEXA) scans of the hip, spine, and total body were measured just before commencement and just after completion of the semester-long classes. Likewise, blood samples were drawn pre- and post-semester for measurement of osteocalcin, and dietary and physical activity questionnaires were also completed. RESULTS: Neither yoga nor cardio-kickboxing affected BMD at any of the measured sites. Osteocalcin concentration increased from pre- to post-semester measures (pre = 12.15 ng/mL, post = 41.15 ng/mL; P < 0.001), but groups were not different (P = 0.314). CONCLUSIONS: Based on these data, 12 weeks of yoga and cardio-kickboxing physical activity classes were insufficient to induce bone mineral density changes. However, osteoblast activity was likely elevated as reflected by increased blood osteocalcin concentrations over time, thereby indicating stimulation of the bone formation process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».