Forearm muscle size, strength, force, and power in relation to pQCT-derived bone strength at the radius in adults
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to examine the relationship between forearm muscle cross-sectional area (MCSA), muscle force, or rate of torque development (RTD) and 2 estimated radius bone strength indices - compressive bone strength index (BSI) at the wrist and strength strain index in torsion (SSI(p)) at the shaft - in healthy middle-aged males and females. Distal (4%) and shaft (65%) sites of nondominant forearms were scanned using peripheral quantitative computed tomography (pQCT) in a sample of 48 adults (mean age ± SD, 49.4 ± 2.4 y) to obtain estimated bone strength indices and MCSA. Muscle force, measured by grip dynamometry and wrist flexion RTD, was obtained using an isokinetic dynamometer. Hierarchical linear regressions, adjusted for weight, explained 27% and 36% of the BSI variance at the 4% site in males and premenopausal females, respectively (p < 0.05). At the radius shaft, weight explained 26% (p < 0.05) and 83% (p < 0.01) of SSI(p) variance. The unique variance of BSI explained by MCSA was 16% in males (p < 0.05) and 31% in females (p < 0.01). Grip force predicted variance in SSI(p) in males (p < 0.01) and BSI in females (p < 0.05). RTD did not explain any variance in BSI or SSI(p). Body weight was the only significant predictor (p < 0.05) of SSI(p) in females. Although forearm muscle size and grip strength are associated with estimates of radius bone strength at midlife, this relationship appears to be sex dependent. The differences observed between muscle size and strength properties and bone strength at distal and shaft sites of the radius suggest a property-, sex-, and site-specific relationship between muscle and bone in the forearm.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».