Effects of high-protein intake on bone turnover in long-term bed rest in women
Notice bibliographique
Résumé
Bed rest (BR) causes bone loss, even in otherwise healthy subjects. Several studies suggest that ambulatory subjects may benefit from high-protein intake to stimulate protein synthesis and to maintain muscle mass. However, increasing protein intake above the recommended daily intake without adequate calcium and potassium intake may increase bone resorption. We hypothesized that a regimen of high-protein intake (HiPROT), applied in an isocaloric manner during BR, with calcium and potassium intake meeting recommended values, would prevent any effect of BR on bone turnover. After a 20-day ambulatory adaptation to a controlled environment, 16 women participated in a 60-day, 6° head-down-tilt (HDT) BR and were assigned randomly to 1 of 2 groups. Control (CON) subjects (n = 8) received 1 g/(kg body mass·day)−1 dietary protein. HiPROT subjects (n = 8) received 1.45 g protein/(kg body mass·day)−1 plus an additional 0.72 g branched-chain amino acids per day during BR. All subjects received an individually tailored diet (before HDTBR: 1888 ± 98 kcal/day; during HDTBR: 1604 ± 125 kcal/day; after HDTBR: 1900 ± 262 kcal/day), with the CON group’s diet being higher in fat and carbohydrate intake. High-protein intake exacerbated the BR-induced increase in bone resorption marker C-telopeptide (>30%) (p < 0.001) by the end of BR. Bone formation markers were unaffected by BR and high-protein intake. We conclude that high-protein intake in BR might increase bone loss. Further long-duration studies are mandatory to show how the positive effect of protein on muscle mass can be maintained without the risk of reducing bone mineral density.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».