Gains in relative cortical area during growth and their relationship to nutrition, body size, and physical activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In studies of growth in the past, low percentage of cortical area (%CA) is commonly attributed to poor general health, due to factors including poor nutrition, low socioeconomic status, or other physiological stressors. What constitutes low relative cortical dimensions has not been established across a diverse range of human skeletal samples. This study examines %CA in a large immature skeletal sample to establish typical variation in humans with consideration of both body mass and subsistence strategy. MATERIALS AND METHODS: Percentage of cortical area was calculated at the midshaft of the humerus, femur, and tibia in seven skeletal samples. Age at death was estimated from dental development, and body mass from bone dimensions. Patterns of %CA with age and log-transformed body mass were examined in the pooled sample and compared among samples using LOESS regression, Welch's ANOVA, and Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Across all samples, %CA displays a generally non-linear pattern, but variation in %CA with age was high, particularly in samples with lower levels of %CA. There was no relationship between %CA and age-adjusted body mass. DISCUSSION: The lack of a relationship between %CA and body mass suggests that %CA should not be used as an indicator of mechanical loading. The variation present across samples implies that appositional bone growth is affected by physiological stress in varying ways. Without a deeper understanding of what is "typical" for long bone development, it is impossible to draw conclusions about individual or population level health.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».