Correlation of muscle mass and bone mineral density in the NHANES US general population, 2017–2018
Notice bibliographique
Résumé
The appendicular skeletal muscle mass index (ASMI) is commonly used to evaluate human skeletal muscle mass. Muscle, an adjacent tissue of bone, is closely related to bone growth and development. The purpose of this study was to explore the association between the ASMI and lumbar bone mineral density (BMD) to identify potential risk factors for osteoporosis. We analyzed the data collected by the NHANES from 2017 to 2018, and finally included 948 participants aged 40 to 59 years. We evaluated the correlation between the ASMI and lumbar spine BMD using univariate and multiple linear regression models. The ASMI was calculated from height and appendicular skeletal muscle mass obtained by dual energy X-ray absorptiometry. Lumbar spine BMD was obtained by dual energy X-ray absorptiometry and used as an observation in our study. In all the models, ASMI was significantly associated with lumbar spine BMD (model 1: β = 0.013, P < .001; model 2: β = 0.013, P < .001). In the subgroup analysis stratified by sex, this positive correlation was present in both sexes (male: β = 0.023, P < .001, β = 0.022, < 0.001; female: β = 0.030, P < .001, β = 0.031, P < .001). This study showed that the ASMI was positively associated with lumbar BMD, and that this correlation is present in both men and women.
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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) | 0,000 | 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 ».