The Role of Genetics and Environment in Lifting Force and Isometric Trunk Extensor Endurance
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Our understanding of what different back performance tests are measuring is limited. The purpose of this study was to investigate the relative contributions of genetics and unique and common environmental factors for 3 tests of back muscle performance in a classic twin analysis. SUBJECTS: The subjects were a population-based sample of 122 monozygotic and 131 dizygotic male twin pairs aged 35 to 69 years (mean=49.9, SD=7.7). METHODS: Variance component analysis was applied to estimate genetic and environmental influences on isokinetic and psychophysical lifting and isometric trunk extensor endurance test performance. The Cholesky decomposition genetic factor model was used to estimate genetic and environmental correlations of these variables. Path analysis was applied to study determinants of isokinetic and psychophysical lifting and isometric trunk extensor endurance test performance. RESULTS: Genetic effects accounted for 60%, 33%, and 5% of the total variance of isokinetic and psychophysical lifting forces and isometric trunk extensor endurance, respectively, and unique environmental factors accounted for 35%, 49%, and 61% of the variance. DISCUSSION AND CONCLUSION: Genetics had a dominant role in isokinetic lifting and unique environmental factors in isometric trunk extensor endurance. The relatively high role of genetics in lifting force suggests the potential to increase and sustain changes in back muscle force in the general population may be particularly challenging.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle