124 Bone mineral density and associated factors: do young female dancers and other recreational sport athletes differ?
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> As an aesthetic activity, dancers are susceptible to Relative Energy Deficiency in Sport (RED-S), specifically low bone mineral density (BMD). Compared to sedentary groups, dancers have significantly higher BMD, but little is known about how BMD in dancers relates to other athletic populations. This knowledge may better inform comparative values and risk of bone injury. <h3>Objective</h3> To evaluate associated factors of BMD among female dancers and sporting athletes. <h3>Design</h3> Cross-sectional study. <h3>Setting</h3> Human Performance Lab, University of Calgary. <h3>Patients (or Participants)</h3> 275 females [138 pre-professional dancers (18.4 years IQR: 15.3, 19.9); 137 recreational sport athletes (23.2 years IQR: 21.9, 24.7)] participated. <h3>Interventions (or Assessment of Risk Factors)</h3> Factors evaluated: Age (years), BMI (kg/m<sup>2</sup>), supplement intake (Ca+, vitD; yes/no), stress fracture history (yes/no), irregular menses (yes/no), and MRI/bone scan (yes/no), one-year injury history (yes/no), and activity (dance/sport). All two-way interactions were evaluated. <h3>Main Outcome Measurements</h3> Whole-body BMD (g/cm<sup>2</sup>) was estimated from dual-energy x-ray absorptiometry. Lower extremity (LE) segmentation followed published protocols. <h3>Results</h3> The mean whole-body BMD was 1.03 g/cm<sup>2</sup> (SD:0.10) in dancers and 1.14 g/cm2 (SD:0.08) in athletes. LE BMD was 1.10 g/cm<sup>2</sup> (SD:0.11) in dancers and 1.19 g/cm2 (SD:0.08) in athletes. Age was positively associated with whole-body BMD (b=0.008,97.5%CI;0.004,0.012) and LE BMD (b= 0.007,97.5%CI;0.002,0.010). Activity modified the relationship between BMI and BMD (p<0.001), for example, for a BMI of 20.1 kg/m<sup>2</sup> (mean of participants) the difference between dancers and athletes is -0.389 g/cm<sup>2</sup> [97.5% CI: -0.566, -0.195] and -0.381 g/cm<sup>2</sup> [97.5% CI: -0.552, -0.197] for whole body and LE BMD respectively. No other variables were associated with BMD. <h3>Conclusions</h3> Older age is associated with higher BMD in female pre-professional dancers and sport athletes. The relationship between BMI and BMD depends on activity type for both whole-body and lower extremity sites. Efforts to prevent bone injury should focus on younger dancers and athletes and consider the associations of changing body composition over a training season with low BMD.
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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 ».