Assessment of Osteogenic Exercise Efficacy via Bone Turnover Markers in Premenopausal Women: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Assessing bone's response to physical activity interventions is challenging. This randomized controlled trial investigates if changes in bone turnover markers can offer an early evaluation of a physical activity intervention's effectiveness in improving bone mineral density (BMD) in premenopausal women. Participants in the intervention group (n = 27, with 24 completing the trial) were instructed to walk at least 10,000 steps every day on a brisk walk and to execute 60 jumps daily, each surpassing 4g of acceleration, using an accelerometer-based wearable device. Meanwhile, the control group (n = 26, with 18 completing the trial) continued with their usual lifestyle. Bone turnover markers, comprising of C-terminal telopeptide of Type I collagen, procollagen Type 1 N-terminal propeptide, and total osteocalcin (carboxylated and undercarboxylated) were measured at baseline and midway through the intervention (3 months). Dual-energy X-ray absorptiometry scans of the hip and lumbar spine were conducted at baseline and the end of the intervention (6 months) to estimate BMD. Analysis of covariance exhibited significant differences between groups in procollagen Type 1 N-terminal propeptide (-6.74 μg/L, p = .023) and C-terminal telopeptide of Type I collagen (-83 ng/L, p = .043) after 3 months, and in femoral neck BMD (+0.024 g/cm2, p = .016), total hip BMD (+0.036 g/cm2, p = .004), and lumbar spine BMD (+0.026 g/cm2, p = .020) after 6 months. A significant correlation (r = -.73; p < .001) was detected between reductions in C-terminal telopeptide of Type I collagen and increases in femoral neck BMD. In conclusion, this intervention improved BMD in premenopausal women, with bone turnover markers potentially useful for early intervention assessment, though further research is needed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».