How Does Bone Quality Differ Between Healthy-weight and Overweight Adolescents and Young Adults?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overweight youth have greater bone mass than their healthy-weight peers but sustain more fractures. However, it is unclear whether and how excess body fat influences bone quality in youth. QUESTIONS/PURPOSES: We determined whether overweight status correlated with three-dimensional aspects of bone quality influencing bone strength in adolescent and young adult females and males. METHODS: We categorized males (n=103; mean age, 17 years) and females (n=85; mean age, 18 years) into healthy-weight and overweight groups. We measured lean mass (LM) and fat mass (FM) with dual-energy x-ray absorptiometry (DXA). We used high-resolution peripheral quantitative CT to assess the distal radius (7% site) and distal tibia (8% site). Bone quality measures included total bone mineral density (Tt.BMD), total area (Tt.Ar), trabecular bone volume fraction (BV/TV), trabecular number (Tb.N), separation (Tb.Sp), and thickness (Tb.Th). We used multiple regression to compare bone quality between healthy-weight and overweight adolescents adjusting for age, ethnicity, limb length, LM, and FM. RESULTS: Overweight males had higher (10%-21%) Tt.BMD, BV/TV, and Tb.N and lower Tb.Sp at the tibia and lower Tt.Ar at the radius than healthy-weight males. No differences were observed between overweight and healthy-weight females. LM attenuated the differences in bone quality between groups in males while FM negatively predicted Tt.BMD, BV/TV, Tb.N, and Tb.Th. CONCLUSIONS: Our data suggest overweight males have enhanced bone quality compared with healthy-weight males; however, when group differences are interpreted in the context of the mechanostat theory, it appears bone quality of overweight adolescents adapts to LM and not to greater FM.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».