Osteokines and Bone Markers at Rest and following Plyometric Exercise in Pre‐ and Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
The effect of plyometric exercise on bone biomarkers has been studied in pediatric and young adult populations in order to better understand how exercise influences bone homeostasis. However, there are no such data in postmenopausal women, a group characterized by an uncoupling of the bone resorption‐formation cycle. This study examined the serum concentrations of sclerostin, dickkopf‐1 (DKK1), c‐terminal crosslinking telopeptides of type I collagen (CTXI), and procollagen type I amino‐terminal propeptide (PINP) at rest and following a single bout of plyometric exercise in 20 premenopausal (23.1 ± 2.3 years) and 20 postmenopausal women (57.9 ± 4.3 years). The exercise consisted of 128 jumps, organized into 5 circuit stations. Blood samples were obtained prior to and 5 min, 1 h, and 24 h postexercise. At rest, postmenopausal women had significantly higher sclerostin and CTXI, but lower DKK1 than premenopausal women. Sclerostin increased 5 min postexercise only in the premenopausal group. DKK1 decreased 24 h postexercise in the premenopausal women while it decreased 1 h postexercise in the postmenopausal women. In both groups, CTXI did not change across time and PINP decreased 5 min and 1 h postexercise (p < 0.05). The PINP/CTXI ratio decreased 5 min and 1 h postexercise then significantly increased 24 h postexercise only in premenopausal women. These results indicate that although plyometric exercise is effective in eliciting osteoanabolic effects in younger women; such an effect is not evident in postmenopausal women.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».