Do Food Group Intake and Physical Activity during Growth Spurt Have Impact on Bone Health during Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
The amount of bone mass achieved during childhood to early adulthood is one the most important predictors of osteoporosis later in life. Since almost 25% of peak bone mass is attained during the 4‐year period around age at peak height velocity (APHV), we aimed to determine how milk and alternatives intake, fruit and vegetable (F&V) intake and physical activity (PA) during 4‐year period around PHV (growth spurt) impact maximum total‐body bone mineral density (Max‐TBBMD) at least 10 years after age at PHV (adulthood). The Saskatchewan Pediatric Bone Mineral Accrual Study (BMAS 1991‐2011) data from 103 participants (55 female and 48 male) were used for this analysis. Data were collected using serial 24‐h recalls, PA questionnaire and dual‐energy X‐ray absorptiometry machine. Biological age was defined as the number of years after PHV. We analyzed data using stepwise linear regression. Among all modifiable factors, adulthood F&V intake was a significant independent predictor of max‐TBBMD after adjusting for all potential variables (β=0.132 g/cm 2 ; P =0.014). Mean intake of F&V intake during adulthood was 4.82±2.58 serving/d with only 14.6% adequate intake. Other predictors were TBBMD at APHV, adulthood total body lean mass, height, and biological age at Max‐TBBMD. Beneficial effect of adulthood F&V intake might be due to acid‐buffering effect and providing nutrients and natural compounds essential for bone mineral maintenance during adulthood. The source of the research support was Canadian Institutes of Health Research (CIHR).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».