Effect of Exercise on Bone Mineral Density and Lean Mass in Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effects of physical activity on bone mineral density, bone mineral content, and lean mass in postmenopausal, overweight/obese women. METHODS: We conducted a 12-month randomized controlled aerobic exercise intervention versus control in 173 sedentary, overweight/obese, postmenopausal women, aged 50-75 yr. The exercise prescription consisted of >or=45 min of moderate-intensity aerobic exercise (60-75% of maximal heart rate), 5 d.wk for 12 months. Control participants attended 45-min stretching sessions once a week. Ninety-eight percent (N=170) completed the trial. Exercisers averaged 172 min.wk (SD=89) of exercise and expended 3828 kJ.wk (SD=2053). We assessed body fat, total lean mass, and total body bone mineral density and content using dual-energy x-ray absortiometry (DXA). We compared baseline with 12-month changes in exercisers versus controls. RESULTS: Exercisers lost significantly more weight than stretchers (1.3-kg loss vs 0.1-kg gain, P=0.01). However, no differences between exercisers and controls in the change from baseline to 12 months were detected: exercisers' average bone mineral density increased by 0.005 g.cm and controls' by 0.003 g.cm (P=0.61). Similarly, no significant differences were detected for bone mineral content. Lean mass increased by 0.2 kg in both groups (P=0.84). CONCLUSION: Overall, the results from this randomized controlled study suggest that a yearlong moderate-intensity aerobic exercise intervention does not affect total body bone mineral density, bone mineral content, or lean mass in overweight/obese postmenopausal women.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».