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Enregistrement W2078082822 · doi:10.1016/j.bonr.2015.02.002

Influences of nutrition and adiposity on bone mineral density in individuals with chronic spinal cord injury: A cross-sectional, observational study

2015· article· en· W2078082822 sur OpenAlexaff
Irena Doubelt, Julia O. Totosy de Zepetnek, Maureen J. MacDonald, Stephanie A. Atkinson

Notice bibliographique

RevueBone Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralSpinal cord injuryInternal medicineOsteoporosisCohortFemoral neckVitamin D and neurologyPopulationTrabecular bone scoreCohort studyAdiponectinPhysical therapyEndocrinologyObesityQuantitative computed tomographyInsulin resistanceSpinal cordEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dietary inadequacy and adiposity, both prevalent in the chronic spinal cord injury (SCI) population, are known to influence bone turnover and may be potential modifiable risk factors for the development of sublesional osteoporosis following SCI. This pilot study in an SCI cohort aimed to assess measures of nutrition and obesity, to determine if these measures were associated with bone mineral density (BMD), and to compare these measures to a non-SCI control cohort. METHODS: In a cross-sectional observational study, volunteers with chronic SCI (> 1 year post-injury, lesions from C1 to T12 and severity category A-D by the American Spinal Injury Association Impairment Scale) were assessed, and 8 non-SCI individuals were recruited as a comparison group. BMD at the femoral neck (FN) and lumbar spine (LS), and an estimate of visceral adipose tissue (VAT) from lumbar vertebrae 1 through 4 were measured using dual energy X-ray absorptiometry (DXA); nutrient intake of calcium, vitamins D & K, and protein were estimated using a food frequency questionnaire; plasma 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) was analyzed using ultra-high performance liquid chromatography/tandem mass spectroscopy; and serum leptin, adiponectin and insulin were analyzed using a multiplex assay. RESULTS: A total of 34 individuals with SCI (n = 22 tetraplegic; n = 12 paraplegic; 94% male) who averaged 12.7 (9.0) years post-injury, age 40.0 (10.9) years and % body fat of 28.4 (7.3) were assessed. Multiple linear regression analyses in the SCI cohort showed significant associations between BMD at the FN and LS with leptin (FN: r = 0.529, p = 0.005; LS: r = 0.392, p = 0.05), insulin (FN: r = 0.544, p = 0.003; LS: r = 0.388, p = 0.05), and VAT percent (FN: r = 0.444, p = 0.02; LS: r = 0.381, p = 0.05). Adiponectin was only correlated with LS BMD (r = 0.429, p = 0.03). No significant relationships were found between BMD and serum 25(OH)D, or intakes of calcium, vitamins D & K, and protein. Intake of vitamin D was adequate in 69% of participants with SCI, where 91% of those persons consumed either vitamin D and/or multivitamin supplements. Vitamin D status was similar between SCI and non-SCI groups as was sub-optimal status (25(OH)D < 75 nmol/L) (60% of SCI compared to 50% of non-SCI). Participants with SCI had significantly lower FN BMD in comparison to non-SCI controls (p = 0.001). CONCLUSIONS: Compromised BMD among individuals with SCI was not associated with a deficiency of vitamin D or other bone nutrients. The observed positive associations between BMD and leptin, insulin, adiponectin and VAT provide a framework to evaluate links between adiposity and bone health in a larger SCI cohort.

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 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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