Body Composition, Nutritional Profile and Muscular Fitness Affect Bone Health in a Sample of Schoolchildren from Colombia: The Fuprecol Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study is to investigate the relationships between body composition, nutritional profile, muscular fitness (MF) and bone health in a sample of children and adolescents from Colombia. Participants included 1118 children and adolescents (54.6% girls). Calcaneal broadband ultrasound attenuation (c-BUA) was obtained as a marker of bone health. Body composition (fat mass and lean mass) was assessed using bioelectrical impedance analysis. Furthermore height, weight, waist circumference and Tanner stage were measured and body mass index (BMI) was calculated. Standing long-jump (SLJ) and isometric handgrip dynamometry were used respectively as indicators of lower and upper body muscular fitness. A muscular index score was also computed by summing up the standardised values of both SLJ and handgrip strength. Dietary intake and degree of adherence to the Mediterranean diet were assessed by a 7-day recall questionnaire for food frequency and the Kidmed questionnaire. Poor bone health was considered using a z-score cut off of ≤−1.5 standard deviation. Once the results were adjusted for age and Tanner stage, the predisposing factors of having a c-BUA z-score ≤−1.5 standard deviation included being underweight or obese, having an unhealthy lean mass, having an unhealthy fat mass, SLJ performance, handgrip performance, and unhealthy muscular index score. In conclusion, body composition (fat mass and lean body mass) and MF both influenced bone health in a sample of children and adolescents from Colombia. Thus promoting strength adaptation and preservation in Colombian youth will help to improve bone health, an important protective factor against osteoporosis in later life.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 découle