Association between Lean and Fat Mass and Indicators of Bone Health in Prepubertal Caucasian Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Childhood and adolescence are critical periods for bone growth. The independent association between lean and fat mass and indicators of bone health in children is not yet known. We aim to examine the association between each of lean and fat mass and indicators of bone health in 8- to 10-year-old prepubertal Caucasian children. METHODS: We present a cross-sectional analysis of baseline data from the QUebec Adipose and Lifestyle InvesTigation in Youth (QUALITY) cohort which study the natural history of obesity. Study participants (n = 483) included prepubertal children aged 8-10 years and their biological parents. Whole-body bone mineral content (BMC, g), bone area (cm²), bone mineral density (BMD, g/cm²), lean mass (kg), and fat mass (kg) were measured by dual-energy X-ray absorptiometry. Data analyses include multiple linear regressions adjusted for potential confounding variables. RESULTS: A 1-kg increase in lean mass was associated with 28.42 g, 19.88 cm², and 0.007 g/cm² increase in whole-body BMC, bone area and BMD respectively. A 1-kg increase in fat mass was associated with 9.32 g, 8.02 cm², and 0.002 g/cm² increase in whole-body BMC, bone area and BMD, respectively. CONCLUSION: Increasing lean mass in children may help optimize bone acquisition and prevent future osteoporosis.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».