Body mass index (BMI) and serum parathyroid hormone (sPTH) influence cortical bone in premenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
Continuous endogenous sPTH excess has been shown to have catabolic effects on trabecular and cortical bone in normal‐weight women. In this study we examined the relationship between sPTH levels and BMI on cortical and trabecular volumetric bone mineral density (vBMD) and geometry in 87 normocalcemic obese and non‐obese women. Measurements were made by peripheral quantitative computed tomography at 4% and 38% from the distal tibia. In 43 premenopausal women, we used the median to categorize sPTH (pg/mL) as higher (70 ± 24) and lower (29 ± 4), and categorized BMI (kg/m2) into obese (39 ± 9) and non‐obese (26.5 ± 1.8). A similar analysis was performed for a postmenopausal population. Not surprisingly, we found that obesity increased cortical vBMD and content (BMC), geometric properties (area, thickness, circumference), polar moment of inertia and the stress:strain index in all women (P < 0.05), and also increased trabecular vBMD and BMC (P < 0.02) in the premenopausal women. We found an interaction (2‐way ANOVA) between BMI and sPTH for cortical BMC and geometric variables (p < 0.05) in the premenopausal women. Hence, the positive influence of BMI on cortical bone geometric properties is dependent on higher sPTH in the younger women. These findings suggest that the altered hormonal milieu associated with obesity is an important determinant in modulating the effects of excess weight on the skeleton.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».