Prevalence of fracture and low bone mineral density in competitive road cyclists
Notice bibliographique
Résumé
Low bone density is considered a risk factor for fracture. Recent studies have shown that competitive road cyclists have significantly lower bone mineral density (BMD) than matched controls. Objective The aim of this study was to evaluate the possible association between BMD and fracture in competitive cyclists. Method This was a case‐control study design including 101 professional road cyclists as cases and 30 healthy males as controls. Results The age‐adjusted relative risk of fracture in cyclists was 4.24 (P = 0.002). Cyclists had lower BMD Z‐scores at the femur (−0.8 SD 0.95, P < 0.001), lumbar (−0.9 SD 0.75, P < 0.001), and radius UD (−0.5 SD 1.1, P = 0.063) compared to controls. Amongst professional cyclists, 53% had a low lumbar BMD (−1.54 SD 0.35) while the proportion was 32% in elite (−1.49 SD 0.49) and 13% in controls. The number of fracture in cyclists was significantly though weakly correlated with Femoral neck BMD (r = −0.28, P = 0.02). Conclusion While a high prevalence of fracture could be observed in competitive road cyclists as well as a widespread low BMD especially among professional cyclists, no clear relationship could be detected between fracture and low BMD in these well trained endurance athletes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».