Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Participation in high impact sports during growth has shown toincrease bone quality1. Gymnastics is one the of the highest impact sports involvingimpacts of up to 10 times body weight2. Gymnasts have previously displayed increasedbone mass and strength; however, it is not yet understood how bone structure isaffected by gymnastics participation. The purpose of this study was to investigate theroll of gymnastics participation on bone structure and bone strength.Methods: The study recruited 17 highly competitive female gymnasts and 15recreationally active controls (16 to 30 years). Areal bone mineral density (aBMD) andbody composition of the hip, spine, and whole body were determined by dual energyx-ray absorptiometry (DXA, Discovery A, Hologic). Bone structure properties weredetermined for the non-dominant tibia and radius using high resolution peripheralquantitative computed tomography (HR-pQCT, Scanco Medical, Brutisellen, Switzerland).Finite element analysis (FEA) was used to determine an in vivo estimation ofbone strength. All data are presented as means standard deviation. Differencesbetween groups were identified with analysis of covariance, adjusting for differencesin body size.Results: Gymnasts had a higher whole body aBMD of 1.0700.122 g/cm2 comparedto controls, 0.9440.123 g/cm2 (p<0.01). Gymnasts also had a larger cross-sectionalarea of their radius, 30539 mm2 versus 24740 mm2 (p<0.01), and tibia, 68365 mm2versus 62666 mm2, than controls. Therefore, FEA revealed gymnasts had strongerbones reflected by a higher failure load, 2830500 N versus 1915503 N (p<0.01) inthe radius, and 7300845 N versus 5810852 N (p<0.01) in the tibia, compared withcontrols.Conclusion: Gymnasts exhibited enhanced bone structure and strength whencompared to inactive controls. The high loading associated with the sport is likely toinduce these desired bone properties.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».