Body Mass Index, Age, Sexual Maturation and Incidence of Hyperlordosis in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Hyperlordosis can cause several degenerative spinal pathologies in children and adolescents. Objective: Determine whether body mass index, age and sexual maturation predict the occurrence of hyperlordosis in children and adolescents. Method: The study analyzed 380 students aged between 10 and 18 years. Body mass index was evaluated using the reference values suggested by the Fitnessgram test battery, and sexual maturation through Tanner’s scale of self-assessed pubic hair growth. Postural assessment was conducted using the DIPA photogrammetry method, version 3.1. (Digital Image Based Postural Assessment) The SPSS 24.0 program was used to analyze the data, and the following statistical tests were applied: chi-squared, Mann-Whitney, Fisher’s exact and binary logistic regression. Results: There was statistical significance between hyperlordosis, girls’ age and puberty in boys (p <0.05). The adjusted binary logistic regression for the girls (OR = 0.656) indicated that this disorder declined by 34% with advancing age and for stage P2 of puberty in boys (OR = 4.292), and the likelihood of boys’ presenting with hyperlordosis at this stage is approximately 4-fold higher. There was no statistical significance between body mass index and hyperlordosis (p> 0.05). Conclusion: The girls’ age and boys’ stage of puberty were associated with the occurrence of hyperlordosis.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».