MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1980243584 · doi:10.1359/jbmr.070606

Heritability of BMD of Femoral Neck and Lumbar Spine: A Multivariate Twin Study of Finnish Men

2007· article· en· W1980243584 sur OpenAlexaff
Tapio Videman, Esko Levälahti, Michele C. Battié, Riitta Simonen, Esko Vanninen, Jaakko Kaprio

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésHeritabilityLean body massTwin studyFemoral neckBivariate analysisMedicineCovariateBody mass indexInternal medicineBiologyStatisticsOsteoporosisGeneticsBody weightMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Of the 80% variation in BMD among male twins that is caused by genetics, part was explained by genetic influences on lifting strength and lean body mass/height. Lifting strength was significant in both the femoral and spine BMD and body weight only for lumbar BMD. INTRODUCTION: The dominant role of heritability in BMD has been shown in twin studies among women. However, the mechanisms of genetic influences are poorly understood. BMD is associated with lean body mass and muscle strength, which both have a genetic component, but the relative effects of muscle strength and lean body mass/height on the total genetic and environmental variations influencing BMD of men are unclear. MATERIALS AND METHODS: Measurements of BMD from a DXA scanner on a representative sample of 147 monozygotic and 153 dizygotic male twin pairs (age, 35-70 yr) were related to a variety of anthropometric and behavioral covariates and interview data. Data were analyzed with univariate modeling of genetic characteristics, bivariate modeling of covariates that were significant in univariate models, and multivariate modeling of the simultaneous effects of significant covariates from the bivariate models. RESULTS: Heritability influences were estimated to account for 75% of the variance in femoral BMD and 83% in lumbar BMD. Univariate and bivariate modeling showed that, of the factors studied, only lifting force and lean body mass/height had statistically significant influences. Of the total genetic variation in femoral BMD, lifting force explained 9%, and lean body mass/height 18%; the proportions for lumbar BMD were 9% and 11%, respectively. Of the total environmental variation, the correlation with isokinetic lifting force explained 9% for femoral BMD and 10% for lumbar BMD. The genetic correlations between lifting force and femoral and lumbar BMD were approximately 0.3, as were the environmental correlations of isokinetic lifting force and femoral and lumbar BMD and of lean body mass/height and femoral BMD. The environmental correlation of lean body mass/height and femoral BMD was not significant. CONCLUSIONS: Lifting force had effects on both femoral and lumbar BMD. Body weight was important, but only for lumbar BMD. Muscle strength may have the best potential for modification among behavioral factors to increase both femoral and lumbar BMD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bone and Mineral ResearchMême sujetBone health and osteoporosis researchTravaux en français237 207