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Enregistrement W2904730646 · doi:10.1111/sms.13354

Impaired vascular function in exercising anovulatory premenopausal women is associated with low bone mineral density

2018· article· en· W2904730646 sur OpenAlexaff
Emma O’Donnell, Jennifer L. Scheid, Sarah West, Mary Jane De Souza

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyMedicineBone mineralOsteocalcinEstrogenN-terminal telopeptideBone remodelingOsteoporosisBone densityChemistryAlkaline phosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In estrogen‐deficient post‐menopausal women, osteoporosis shares a common link with cardiovascular disease risk, including endothelial dysfunction. The current study sought to examine associations between bone mineral density (BMD) and endothelial function in estrogen‐deficient premenopausal women with exercise‐associated menstrual disturbances. Recreationally trained women (24.3 ± 0.8 years; overall mean ± SEM) who were estrogen deficient (amenorrheic or eumenorrheic anovulatory cycles; E2Def; n = 13) or estrogen replete (eumenorrheic ovulatory cycles; E2Rep; n = 14) were studied. Total body and lumbar BMD (L1‐L4) were determined using dual‐energy X‐ray absorptiometry. Serum markers of oxidative stress (oxidized low‐density lipoprotein; OxLDL), energy deficiency (triiodothyronine), and bone turnover (osteocalcin, c‐telopeptide X, P1NP) were assessed. Estrogen exposure was determined by assessing daily urinary estrone‐3‐glucuronide (E1G) across a monitoring period. Calf blood flow (CBF), an index of endothelial function, was measured using strain‐gauge plethysmography. CBF, total body and L1‐L4 BMD, triiodothyronine and E1G were lower (P < 0.05), and c‐telopeptide crosslinks higher (P < 0.05) in E2Def. Osteocalcin and OxLDL did not differ (P > 0.05) between groups. L1‐L4 BMD, osteocalcin, and E1G were the strongest predictors of CBF (R2=0.615, P < 0.001). CBF was the strongest predictor of L1‐L4 BMD (R2=0.478, P < 0.001). L1‐L4 (r = 0.558, P = 0.008) and CBF (r = 0.534, P = 0.004) were independently correlated with E1G. In young recreationally trained premenopausal women with anovulatory menstrual disturbances, low CBF predicts decreased lumbar BMD, suggesting impaired peripheral endothelial function may predict early unfavorable changes in bone metabolism. This finding may be of relevance in the early detection of cardiovascular and bone health decrements in otherwise healthy estrogen‐deficient premenopausal women.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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