Correlates of Forearm Bone Mineral Density in Young Norwegian Women: The Nord-Trondelag Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Maximizing attainment of optimal peak bone mineral density (BMD) is a potential osteoporosis prevention strategy. The main objective of this study was to identify correlates of forearm BMD in young adult women. Population-based data derived from standardized questionnaires administered to healthy women aged 19-35 years in Nord-Trøndelag, Norway (n = 963), were collected in 1995-1997. Forearm BMD was assessed by single x-ray absorptiometry. Multiple linear and logistic regression analyses were used to determine correlates of BMD (g/cm(2)) and lowest quintile of BMD, respectively, at the ultradistal and distal sites. The mean age and weight of the cohort were 29.7 years (standard deviation 4.7) and 68.6 kg (standard deviation 12.5), respectively. Age and weight were positively associated with BMD at both forearm sites. When data were controlled for age and weight, later age at menarche and lack of milk consumption were associated with lower BMD values. In both linear models and logistic models, none of the factors vitamin D intake, physical activity, smoking, alcohol consumption, amenorrhea, oral contraceptive use, number of pregnancies, history of breastfeeding, and family history of osteoporosis were found to be significantly associated with BMD. Prior studies have suggested that calcium supplementation in children is useful for optimizing peak BMD. Further studies exploring the relation between lifestyle factors and BMD are warranted to search for ways to maximize attainment of peak BMD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».