Muscle-building behaviors from adolescence to emerging adulthood: A prospective cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify patterns of change in muscle-building behaviors from adolescence to emerging adulthood and determine what adolescent factors predict new-onset muscle-building behavior in emerging adulthood. Prospective cohort data from a diverse sample of 1,535 participants followed from adolescence (baseline, Mage = 14.4 ± 2.0 years) to emerging adulthood (follow-up, Mage = 22.1 ± 2.0 years) from the population-based EAT 2010–2018 (Eating and Activity over Time) study were analyzed. Changes in muscle-building behavior were identified (starting, stopping, persistent use, or never use). Log-binomial regression models examined adolescent predictors of starting (i.e., new-onset) muscle-building behaviors in emerging adulthood. Prevalence of any use in adolescence (EAT 2010) and/or emerging adulthood (EAT 2018) was 55.1% (males) and 33.0% (females) for protein powder/shakes, 6.7% (males) and 5.4% (females) for steroids, and 19.4% (males) and 6.5% (females) for other muscle-building substances (e.g., creatine, amino acids). In particular, 22.6% (males) and 13.7% (females) started protein powder/shakes, 2.2% (males) and 1.0% (females) started steroid use, and 9.0% (males) and 2.0% (females) started other muscle-building substances during emerging adulthood. Adolescent protein powder/shake consumption was associated with starting steroids/other muscle-building substances use in emerging adulthood in males (adjusted risk ratio [ARR] 2.09, 95% confidence interval [CI] 1.29–3.39) and females (ARR 4.81, 95% CI 2.01–11.48). Adolescent use of protein powders/shakes may lead to a two- to five-fold higher risk of new use of steroids and other muscle-building products in emerging adulthood. Clinicians, parents, and coaches should assess for use of muscle-building behaviors in adolescents and emerging adults and discourage use of harmful products.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle