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Enregistrement W2034525997 · doi:10.1111/j.1469-1809.2005.00242.x

Effect of Environmental Factors and Gender on the Heritability of Bone Mineral Density and Bone Size

2006· article· en· W2034525997 sur OpenAlexaff
Mandy Ng, Pak C. Sham, Andrew D. Paterson, Vivian Chan, A W Kung

Notice bibliographique

RevueAnnals of Human Genetics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesQueen Mary University of London
Mots-clésHeritabilityBone mineralOsteoporosisAnalysis of varianceBone densityInternal medicineMedicineBiologyEndocrinologyDemographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone mineral density (BMD), a risk factor for osteoporosis, is believed to be under genetic control. The effect of environmental factors and gender on the heritability of BMD and bone size is ill-defined. In this study, heritability estimates (h2) were determined in 3,320 southern Chinese subjects from 1,019 families using the variance components model. The h2 for age, weight and height-adjusted BMD was 0.63-0.71 for females, and 0.74-0.79 for males; and for bone size, 0.44-0.64 for females and 0.32-0.86 for males. Adjustment for lifestyle factors including calcium and phytoestrogen intake, exercise, smoking and alcohol consumption altered the h2 differently in males and females. The proportion of variance in BMD and bone size explained by all covariates varied between skeletal sites, but was consistently greater in females than males. A significant gender difference was observed in the genetic variance of BMD and bone size at the hip but not the spine. In conclusion, a gender difference was observed in the degree of heritability of BMD and bone size at specific skeletal sites. Environmental influences contributed variably at different sites in the two sexes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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