Examining the Influence of Adolescent Physical Activity on Adult Bone Mineral Density
Notice bibliographique
Résumé
2020 Adolescence represents a critical time for bone mineralization and the amount of bone accrued during the growing years and the subsequent loss of bone determined adult bone mineral status. Work by our research group has shown that the growing skeleton responds to increased physical activity (PA) by increasing bone mineral accrual. Using 6 years of longitudinal data, we have previously shown that active boys and girls had significantly greater total body bone mineral content (TB BMC) compared to their inactive peers (Bailey et al., 1999). However, it is unclear whether the increased TB BMC accrual rates seen in adolescence translate into greater bone mineral density (BMD) at adulthood. PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the influence of adolescent PA on adult BMD. METHODS: Physical activity and dualenergy X-ray absorptiometry (DEXA) scans of the total body (TB) were collected annually from 1991–1997 on 70 girls and 68 boys (ages 8–14) at study entry. Using an annual composite PA score based on 2–4 annual activity assessments (PAC-Q), subjects were categorized into activity groupings where the top 25%, middle 50%, and bottom 25% were classified as active, average, and inactive respectively. For our purposes we choose to analyze data from the top and bottom quartiles which represented 34 boys and 34 girls. Of these 68 subjects, 51 (26 females and 25 males) returned as adults to undergo the same tests in 2002–2003. RESULTS: A one-way analysis of variance (ANOVA) demonstrated that those males who were classified as active during adolescence had significantly greater adult BMD than their inactive peers (F(1,24) = 5.43, P = 0.03). In contrast, no significant difference in adult BMD between active and inactive adolescent females was shown (F(1,23) = 0.31, P = 0.59). CONCLUSIONS: In this group, male adolescent PA is more predictive of adult BMD compared to female adolescent PA. However, this gender difference warrants further investigation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».