Bone Mineral Density and Jumping Height in Pre-Menarcheal and Post-Menarcheal Physically Active Girls
Notice bibliographique
Résumé
Research background and hypothesis. Jumping ability correlates well with different bone values. The skeletal benefits of high-impact weight-bearing exercise have been shown to be greater when training is started prior to menarche. We hypothesized that significant differences would be apparent in the relationships between bone values and jumping height in favor of the girls’ prior menarche compared to post-menarcheal group. Research aim. The aim of the study was to investigate the relationships between jumping height and bone mineral density (BMD) in pre-menarcheal and post-menarcheal physically active girls. Research methods. In total, 113 adolescent girls from different competitive extramural athletic programs participated in this study. Femoral neck and lumbar spine BMD were measured. The heights of vertical jumps (i. e. countermovement jump (CMJ) and rebound jumps for 15 (RJ 15 s) and 30 (RJ 30 s) seconds) were obtained.Research results. After adjusting for major confounders (i. e. age, height, and body mass), the height of rebound jumps correlated only with femoral neck BMD and only in pre-menarcheal group (r = 0.37–0.46; p < 0.05). No correlations were found between BMD variables and jumping height in post-menarcheal girls. The height of CMJ did not correlate with measured BMD variables in the studied groups.Discussion and conclusions. Early puberty is an opportune period to increase bone adaptation to mechanical loading due to the velocity of bone growth and endocrine changes at this time. We suggest that powerful repetitive vertical jumping may be more beneficial to bone health compared to single jumping activities in physically active girls prior to menarche rather than after it.Keywords: bone health, vertical jumps, puberty.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».