Body Composition, Nutritional Profile and Muscular Fitness Affect Bone Health in a Sample of Schoolchildren from Colombia: The Fuprecol Study
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.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».