Sex Differences in the Effects of Weight Loss Diets on Bone Mineral Density and Body Composition: POUNDS LOST Trial
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Weight loss is associated with reduction in bone mineral density (BMD). OBJECTIVE: The objective was to address the role of changes in fat mass (FM) and lean mass (LM) in BMD decline in both sexes. DESIGN: A 2-year randomized controlled trial, the Preventing Overweight Using Novel Dietary Strategies (POUNDS-LOST). SETTING: The setting was the general community. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: Enrolled were 424 overweight and obese participants (mean age, 52 ± 9 y; 57% females). INTERVENTION: Intervention included weight loss diets differing in fat, protein, and carbohydrates. MAIN OUTCOME MEASURES: Main outcome measures were change in spine, total hip (TH), and femoral neck (FN) BMD and sex differences after dietary intervention. RESULTS: At baseline, a stronger correlation between BMD and body composition measurements was observed in women, primarily with LM (r = 0.419, 0.507, and 0.523 for spine, FN, and TH, respectively; all P < .001). In men, only LM correlated with hip BMD (r = 0.298; P < .001). Mean weight loss at 2 years was -6.9%, without differences among diets. Two-year changes in BMD were 0.005 (P = .04), -0.014 (P < .001), and -0.014 g/cm(2) (P < .001), at the spine, TH, and FN, respectively. These changes directly correlated with changes in LM in women (r = 0.200, 0.324, and 0.260 for spine, FN, and TH, respectively), whereas FM loss correlated only with changes in TH BMD (0.274; P < .001). In men, changes in LM (-0.323; P < .001) and FM (-0.213; P = .027) negatively correlated with changes in spine BMD. CONCLUSIONS: Weight loss diets result in sex-specific effects on BMD. Although men exhibited a paradoxical increase in spine BMD, women tended to decrease in BMD at all sites.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».