Bone Mineral Response to a 7-Month Randomized Controlled, School-Based Jumping Intervention in 121 Prepubertal Boys: Associations With Ethnicity and Body Mass Index
Notice bibliographique
Résumé
We examined the effects of a 7-month jumping intervention (10 minutes, 3 times per week) on bone mineral gain in prepubertal Asian and white boys (10.3+/-0.6 years, 36.0+/-9.2 kg) at 14 schools randomized to control (n = 60) and intervention (n = 61) groups. Intervention and control groups had similar mean baseline and change in height, weight, lean mass and fat mass, baseline areal bone mineral density (aBMD; g/cm2), bone mineral content (BMC; g; dual-energy X-ray absorptiometry [DXA], QDR 4500W), and similar average physical activity and calcium intakes. Over 7 months, the intervention group gained more total body (TB) BMC (1.6%,p < 0.01) and proximal femur (PF) aBMD (1%, p < 0.05) than the control group after adjusting for age, baseline weight, change in height, and loaded physical activity. We also investigated the 41 Asian and 50 white boys (10.2+/-0.6 years and 31.9+/-4.4 kg) who were below the 75th percentile (19.4 kg/m2) of the cohort mean for baseline body mass index (BMI). Boys in the intervention group gained significantly more TB and lumbar spine (LS) BMC, PF aBMD, and trochanteric (TR) aBMD (+ approximately2%) than boys in the control group (adjusted for baseline weight, final Tanner stage, change in height, and loaded physical activity). Bone changes were similar between Asians and whites. Finally, we compared the boys in the control group (n = 16) and the boys in the intervention group (n = 14) whose baseline BMI fell in the highest quartile (10.5+/-0.6 years and 49.1+/-8.2 kg). Seven-month bone changes (adjusted as aforementioned) were similar in the control and intervention groups. In summary, jumping exercise augmented bone mineral accrual at several regions equally in prepubertal Asian and white boys of average or low BMI, and intervention effects on bone mineral were undetectable in high BMI prepubertal boys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».