Finding the Optimal Resistance Training Intensity for Your Bones: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this trial is to evaluate the effect of twice-weekly, moderate-to-high intensity progressive resistance training (PRT) for 1 year on lumbar spine bone mineral density (BMD) in individuals with low BMD, compared to attention control. Secondary analyses will examine if resistance training improves other health outcomes; if high intensity is more effective than moderate intensity resistance training for all outcomes; the cost of intervention versus benefit; the willingness to pay; and harms. METHODS: For this study, 324 men or postmenopausal women aged ≥50 years with a femoral neck, total hip, or lumbar spine BMD T-score of ≤-1, or a Fracture Risk Assessment Tool probability of ≥20% for major osteoporotic fracture or ≥ 3% for hip fracture are being recruited to participate in a randomized controlled trial with 1:1:1 randomization. Participants will be stratified by site (3 centers) to twice-weekly, supervised PRT at moderate intensity (about 10 repetitions maximum), to high intensity PRT (≤6 repetitions maximum), or to a home posture and balance exercise program (attention control) for 1 year (resistance training to comparator allocation ratio of 2:1). The primary outcome is lumbar spine BMD via dual-energy X-ray absorptiometry. Secondary outcomes include trabecular bone score, proximal femur and total hip BMD and structure, bone-free and appendicular lean mass, physical functioning, falls, fractures, glucose metabolism, cost per life-year gained, adverse events, and quality of life. Between-group differences will be tested in intention-to-treat and per-protocol analyses using analysis of covariance, chi-square tests, or negative binomial or logistic regression, adjusting for site and baseline values. IMPACT: The Finding the Optimal Resistance Training Intensity For Your Bones trial will support decision making on resistance training for people at risk of fracture.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».