Influence of sport type and gender on bone turnover markers in young athletes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Exercise is beneficial to bone health. However, little is known about the interaction effect of gender and sport type on bone turnover in young athletes. This study aimed to examine the influence of gender and sports categories (high, medium, and low impact) on bone turnover: reabsorption markers–osteocalcin, calcium, inorganic phosphate (IP), alkaline phosphatase (ALP), and resorption marker–cross-linked N-telopeptides of type 1 collagen (NTx) among a university’s undergraduate athletes. Methods The study was an ex-post facto design involving forty-seven purposively recruited gender- and sport-type-matched undergraduate athletes whose demographic characteristics and BMI were obtained. Participants’ 5 mL antecubital blood samples were collected and analysed for serum levels of osteocalcin, calcium, IP, ALP, and NTx using standard laboratory protocols, Bio-Tek spectrometer, and KC4 (3.3) software. Data were analysed using descriptive statistics and two-way ANOVA. Results The study involved 24 females and 23 males ( n = 47) aged 22.15 ± 3.35 years with an average BMI of 23.34 ± 4.66. There was no significant gender effect on the biomarkers. However, there was a significant effect of the sports category on IP ( F = 4.307, p = 0.020), calcium ( F = 6.807, p = 0.003), and ALP serum levels ( F = 11.511, p < 0.001). Specifically, mid-impact sports participants had a higher IP than the low-impact group (mean difference [MD] = 0.81 mg/dL, p = 0.036). Low-impact had a higher calcium level than mid-impact (MD = 0.40 mg/dL, p = 0.022) and high-impact (MD = 0.49 mg/dL, p = 0.003). Conversely, low-impact had lower ALP than mid-impact (MD = − 11.13 U/L, p = 0.013) and high-impact (MD = − 17.44 IU/L, p < 0.001). Conclusion Moderate to high-impact sports positively affected bone turnover in young athletes. However, gender had no significant impact.
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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 | 0,000 |
| 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 ».