Body Mass, Vitamin D and Alcohol Intake, Lactose Intolerance, and Television Watching Influence Bone Mineral Density of Young, Healthy Canadian Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report bone mineral density (BMD) in young, reportedly healthy Canadian women and to determine whether lifestyle factors that have been associated with bone health in older women are also associated with BMD in young women. METHOD: We recruited a convenience sample of 52 female undergraduate students in the Applied Human Nutrition program at the University of Guelph, Ontario, Canada. BMD was measured at the femoral neck, lumbar spine (L1 to L4), and whole body using a Discovery Wi (Hologic Inc.) dual-energy x-ray absorptiometer. Subjects completed a questionnaire to collect demographics, medical history, physical activity levels, and dietary habits; in addition, a subset of subjects (n = 31) completed a food frequency questionnaire to collect data on calcium and vitamin D intake. BMD data were examined using T- and Z-score classifications established by the World Health Organization (WHO); multiple regression analysis was used to predict BMD with biological and lifestyle variables. RESULTS: Mean BMD measured at the femoral neck, lumbar spine, and whole body was 0.863 ± 0.11, 1.019 ± 0.09, and 1.085 ± 0.07 g/cm(2), respectively. Body mass and body mass index were significantly positively correlated with BMD at all 3 sites. Television watching, lactose intolerance, number of alcoholic drinks consumed per week, and age were used to develop a linear regression model to predict whole-body BMD (r(2) = 0.727, p < 0.001). CONCLUSIONS: Based on criteria established by the WHO, women in this group presented with lower than expected BMD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».