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Enregistrement W2158806851 · doi:10.1139/h2012-049

Predictors of bone mineral density in a convenience sample of young Caucasian adults living in southern Ontario

2012· article· en· W2158806851 sur OpenAlexafffundvenueabout
Laura E. Chouinard, Janis Randall Simpson, Andrea C. Buchholz

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésBone mineralMedicineFemoral neckOsteoporosisDemographyBone healthBone densityLongitudinal studyGerontologyPhysical activityYoung adultVitamin D and neurologyBody mass indexPeak bone massPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoporosis is a major public health concern in Canada and worldwide. Although much is known about bone health in older adults, little is known about bone health in young, healthy Canadian men and women. The objectives of this research were to describe bone mineral density (BMD) of young, healthy adults living in southern Ontario, Canada, and to identify predictors of BMD in this population. Two-hundred and fifty-eight Caucasian men and women aged 18-33 years completed health and physical activity questionnaires along with a calcium and vitamin D specific food frequency questionnaire. Height and mass were measured. BMD of the total hip, femoral neck, spine, and total body was measured using dual energy X-ray absorptiometry. Among men, body mass, weight-bearing physical activity, and calcium intake were significant predictors of BMD. Among women, body mass, calcium intake, and family history of osteoporosis significantly predicted log BMD. The predictors of BMD in young Canadian men and women identified in this study may inform the development of longitudinal studies designed to examine the influence of lifestyle factors on BMD in young adults.

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 enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,172

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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