Coexistence of Osteoporosis and Cardiovascular Disease Risk Factors in Apparently Healthy, Untreated Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine whether apparently healthy, untreated postmenopausal women at risk of osteoporosis relative to nonmenopausal women are concomitantly at risk of cardiovascular disease (CVD) in terms of various aspects of lifestyle, personality, body shape and composition, and blood chemistry. Two homogeneous groups of 30 women having reached menopause for 3-5 years and 30 nonmenopausal controls, all non-estrogen users without apparent CVD risk factors, were compared in a cross-sectional design. Data related to physical activity, dietary intakes, personality type, anthropometry, and skinfold-thickness were collected. Plasma insulin-like growth factor (IGF-1) and serum lipids were measured and used as biochemical predictors of osteoporosis and CVD, respectively. Compared to nonmenopausal controls, postmenopausal women were at greater risk of bone loss given their lower plasma IGF-1, lower physical activity level, and even given their higher serum lipids, as recent literature suggests. Moreover, their dietary calcium intake fulfilled only 70% of the current recommendation, which may reduce protection against osteoporosis and CVD (particularly hypertension) as well. The two groups did not differ regarding energy intake, body weight and frame size, body mass index (BMI), waist circumference, and waist-hip ratio (WHR). However, postmenopausal subjects had more adipose tissue and differed in terms of lifestyle factors (lower dietary lipids and greater alcohol consumption). While neither group was at particular risk of CVD according to waist circumference, WHR, and serum triglycerides, postmenopausal women were at risk according to percent body adiposity and serum cholesterol. This study shows that several risk factors for osteoporosis and CVD can coexist in apparently healthy postmenopausal women after a few years of natural menopause. It emphasizes the need for a timely screening that would stress both heart and bone risk factors.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».