High-impact exercise and growing bone: relation between high strain rates and enhanced bone formation
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether high-impact drop jumps could increase bone formation in the middiaphyseal tarsometatarsus of growing rooster. Roosters were designated as sedentary controls (n = 10) or jumpers (n = 10). Jumpers performed 200 drop jumps per day for 3 wk. The mechanical milieu of the tarsometatarsus was quantified via in vivo strain gauges. Indexes of bone formation and mechanical parameters were determined in each of twelve 30 degrees sectors subdividing the middiaphyseal cortex. Compared with baseline walking, drop jumping produced large peak strain rates (+740%) in the presence of moderately increased peak strain magnitudes (+30%) and unaltered strain distributions. Bone formation rates were significantly increased by jump training at periosteal (+40%) and endocortical surfaces (+370%). Strain rate was significantly correlated with the specific sites of increased formation rates at endocortical but not at periosteal surfaces. Previously, treadmill running did not enhance bone growth in this model. Comparing the mechanical milieus produced by running and drop jumps revealed that jumping significantly elevated only peak strain rates. This further emphasized the sensitivity of immature bone to high strain rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».