Adipose tissue and volumetric bone mineral density of older Afro-Caribbean men
Notice bibliographique
Résumé
Although low body weight is a risk factor for osteoporosis-related fractures, conflicting data exist for the association between adiposity and bone mineral density (BMD). Studies examining these relationships have measured body fat and BMD with dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), which cannot distinguish subcutaneous adipose tissue area (SAT) from total adiposity or trabecular from cortical bone. To investigate the relationship between adiposity and BMD further, we analyzed body composition and adipose tissue distribution by quantitative computed tomography (QCT) in 1829 Afro-Caribbean men aged 40 years and older from a population-based sample. Cortical volumetric BMD, muscle cross-sectional area, total adipose tissue area (TAT), and percentage SAT were measured at the proximal tibia. Trabecular volumetric BMD was measured at the distal tibia. We used analysis of covariance to test for associations between quartile of the adipose tissue measures and BMD, adjusting for anthropometric, health, and lifestyle factors. Higher TAT was associated with lower cortical BMD in both unadjusted and adjusted models (p < .001). Men with a higher percentage SAT had greater cortical BMD (p < .001). Similar associations were seen between percent SAT and trabecular BMD at the distal tibia. These results indicate that total adiposity is a potentially important correlate of bone mass in older men and that different fat depots may have opposing associations with bone mass. Additional research is needed to better understand the mechanisms underlying the relationship between body fat distribution and bone mass.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».