Increased Dietary Cholesterol is Associated to Greater Increases in Hip Bone Mineral Density with Resistance Training in Seniors
Notice bibliographique
Résumé
We have previously shown that dietary cholesterol was directly associated to lean mass gain in response to resistance training (RET). Presently, we examined the association of dietary cholesterol and other dietary factors with bone mineral variables response to RET. 49 men and women performed 12 weeks of whole body RET and submitted 24 hour dietary logs 3X/week for the 12 weeks. BMD was determined at the beginning and end using DEXA. Nutrition data was analyzed using Nutribase V Clinical software. Hip BMD (percent change) was significantly reduced when mean dietary cholesterol over the 12 weeks was below 3.5 mg/kg lean/day (‐1.4% (0.8)) compared to >3.5 mg/kg/day (3.0% (0.7)). Multivitamin use (yes= 2.0% (1.0), no=0.4% (0.5)) and gender (M=3.0% (1.0), W= −1.5% (0.6) were also significantly associated to these changes. Similar associations were not found with Ward’s triangle or lumbar spine bone mineral changes. Other variables such as statins, estrogen, calcium, vitamin D kcal/kg, age or blood cholesterol were not associated to bone mineral variables. These results suggest that dietary cholesterol, multivitamin use and gender influence the magnitude of hip bone mineral responses to RET.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».