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Enregistrement W2056571611 · doi:10.1097/bor.0b013e3283570238

Mechanical stimuli and bone health

2012· review· en· W2056571611 sur OpenAlexaff
Angela M. Cheung, Lora Giangregorio

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisBone mineralObservational studyPhysical therapyBone healthPsychological interventionSclerostinClinical trialBone densityFragility fracturePhysical medicine and rehabilitationInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: With the recent emergence of associations of bisphosphonate therapy with atypical fractures and osteonecrosis of the jaw, there is renewed interest among clinicians and patients for nonpharmacological approaches to bone health. Here, we review the new studies published in the past year or two that advance our knowledge of the effect of mechanical stimuli on bone health. RECENT FINDINGS: Physical activity is associated with serum sclerostin levels; the most physically active individuals have the lowest serum sclerostin levels. Observational trials suggest that physical activity participation results in higher bone mass, but clinical trials suggest that the effects of exercise on areal bone mineral density are small, and vary with the site measured and the type of exercise. Based on current data, it may be best to combine progressive resistance training with interventions such as walking or aerobic dancing if the desire is to improve both spine and hip in postmenopausal women. Low-magnitude high-frequency whole body vibration does not improve bone mineral density and bone structure in postmenopausal women. SUMMARY: Physical activity and exercise are important for the maintenance of musculoskeletal health as we age. Future studies need to investigate the effects of exercise in older populations with rheumatological diseases and those with a history of fragility fractures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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