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Enregistrement W2063983282 · doi:10.1055/s-0030-1263299

Preterm Birth and Adolescent Bone Mineral Content

2010· article· en· W2063983282 sur OpenAlexafffund
Marta Erlandson, Lauren B. Sherar, Adam Baxter‐Jones, Stefan A. Jackowski, Heidi Ludwig-Auser, Chris Arnold, Koravangattu Sankaran

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Perinatology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityRoyal University HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBone mineral contentBirth weightBone mineralDual-energy X-ray absorptiometryGestationLow birth weightObstetricsPediatricsOsteoporosisPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the influence of preterm low birth weight on bone mineral content in adolescence. In 2007 to 2008, data on adolescents were obtained for study, including 16 females and 25 males who were born preterm (≤37 weeks' gestation) between October 1, 1989, and December 31, 1995, with a birth weight of less than 1850 g. Preterm low-birth-weight individuals were age- and sex-matched to full-term (>37 weeks) normal-birth-weight (>2500 g) controls. Total body, hip, and spine bone mineral content (BMC) was assessed using dual energy X-ray absorptiometry. Male preterm individuals had less BMC at the proximal femur in adolescence compared with controls ( p < 0.05). However, once adjusted for age, maturity, height, weight, physical activity, and diet, there were no differences between groups ( p < 0.05) in any bone parameters. These findings suggest that preterm birth and low birth weight did not influence bone accrual in these individuals at adolescence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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