Cumulative Menstrual Status is an Important Determinant of Femoral Neck Geometry in Exercising Women
Notice bibliographique
Résumé
Menstrual status, both past and current, has been established as an important determinant of bone mineral density (BMD) in young exercising women. However, little is known about the association between the cumulative effect of menstrual status and bone geometry and strength. PURPOSE: To explore the association between cumulative menstrual status and estimated femoral neck (FN) geometry and strength assessed using dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) in exercising women. METHODS: 95 exercising women (22.2±0.4 yr, BMI 21.1±0.2 kg/m2) participated in this cross-sectional study. Women were divided into three groups: 1) current and past regular menstrual cycles (C+P-R, n=23), 2) current and past irregular menstrual cycles (C+P-IR, n=51), and 3) current or past irregular cycles (C/P-RIR, n=21). Estimates of FN geometry and strength were obtained from hip strength analysis. Cross-sectional moment of inertia (CSMI), cross-sectional area (CSA), and strength index (SI) were calculated at the FN. Low CSMI, CSA, and SI were operationally defined as values below the median. Chi-square tests and multivariable logistic regression were performed to compare the prevalence and determine the odds, respectively, of low CSMI, CSA, and SI among groups. RESULTS: The groups did not differ in weight, height, BMI, or body composition (p>0.05); however, the C+P-IR group was younger than the C+P-R group (p=0.023). Cumulative menstrual status was a significant predictor of low FN CSMI and low FN CSA after controlling for confounding variables. When compared with the C+P-R group, the odds of C+P-IR women having low FN CSMI were 7.3 times greater (95% CI: 1.6-34.0, p=0.011) and the odds of C/P-RIR women having low FN CSA were 4.5 times greater (95% CI: 1.1-18.9, p=0.039). Chi square analysis revealed no significant association between menstrual group and low FN CSMI, CSA, or SI (p>0.05). CONCLUSION: In exercising women, the cumulative effect of current and past menstrual irregularity appears to be an important predictor of smaller estimates of FN geometry, which may serve as another means, beyond BMD, by which menstrual irregularity compromises bone strength. These findings support the recommendation that current and past menstrual status should be evaluated in female athletes when assessing bone health. Supported by US DoD (PR054531)
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».