Lifestyle risk factors for osteoporosis in Asian and Caucasian girls
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated ethnic differences in areal bone mineral density (aBMD; g x cm(-2)) and its determinants at two levels of maturity in Asian- and Caucasian-Canadian girls. METHODS: Participants were 131 Asian (26 Tanner breast stage I (aTI) and 30 Tanner II (aTII)), and Caucasian (30 Tanner I (cTI) and 45 Tanner II (cTII)) girls. We measured calcium intake by a food frequency questionnaire, general physical activity, and extracurricular sports with a modified Physical Activity Questionnaire for Children and loaded physical activity by 7-d recall. Fat mass, lean mass, and aBMD for the total body (TB), and aBMD at the lumbar spine (LS), proximal femur (PF), femoral neck (FN), and trochanter (TR) were measured by DXA (Hologic QDR 4500). We used ANCOVA (controlling for size and lean and fat mass) to compare bone mineral content (BMC) and aBMD between ethnicities within Tanner stages. RESULTS: Calcium intake was significantly lower for Asian girls in both TI and TII (P < 0.001) as compared with Caucasians. For physical activity measures, only the general score was greater in cTI than aTI (P < 0.05). Participation in loaded physical activities and extracurricular sports was significantly less for aTII than cTII (both, P < 0.01), whereas general physical activity did not differ. aBMD measures were similar between aTI and cTI. However, TB, PF, FN, and aBMD were significantly lower (approximately 9-14%) in aTII as compared with cTII. CONCLUSION: Thus, there was greater ethnic disparity in lifestyle factors related to bone health and absolute measures of bone mineral with advanced maturity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».