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Effect of physical activity on bone mineral density assessed by limb dominance across the lifespan

2000· article· en· W2075898553 sur OpenAlexaff
Philip D. Chilibeck, Kelly Davison, D. G. Sale, Colin E. Webber, Robert A. Faulkner

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Human Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone mineralHumDominance (genetics)Bone densityMedicineSignificant differenceAge groupsEnergy expenditureDemographyInternal medicineBiologyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone mineral density is higher in dominant vs. nondominant limbs, implying that the greater use of dominant limbs in everyday activities results in the deposition of more bone or that the dominant limb is genetically larger. The objective of the present study was to determine whether bone mineral density differences between dominant and nondominant arms were greater in older vs. younger women. To determine whether this was due to a greater lifetime of preferential loading of the dominant arm, differences between dominant and nondominant arms were compared to accumulated amounts of physical activities which emphasized use of the dominant arm. Bone mineral density of dominant and nondominant arms was assessed by dual-energy X-ray absorptiometry in groups of younger (n = 35; age = 20.9) and older (n = 53; age = 57.4) women. The difference between arms was greater in the older vs. the younger group (5.2% vs. 1.9%, respectively, P < 0.01). Within the older group, total lifetime energy expenditure during activities emphasizing loading of the dominant arm correlated with the bone mineral difference between dominant and nondominant arms (r = 0.47, P < 0.01). This implies that a greater lifetime of preferential loading of the dominant arm in the older group resulted in a greater difference between arms. Am. J. Hum. Biol. 12:633-637, 2000. Copyright 2000 Wiley-Liss, Inc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations19
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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