Differences in bone mineral density and associated factors in dancers and other female athletes
Notice bibliographique
Résumé
Dancers are susceptible to relative energy deficiency in sport (RED-S), specifically low bone mineral density (BMD). Little is known about how dancers’ BMD compares to other athletic populations. The objective of this study was to examine the association between participant characteristics and total body areal BMD (aBMD) among female pre-professional dancers compared to other female athletes. Two hundred sixty-nine females (132 pre-professional dancers (17.6 (3.2) years) and 137 sport participants (22.8 (2.6) years) were included in this study. aBMD (g/cm 2 ) was estimated using dual X-ray absorptiometry. Multivariable linear regression was used to examine the association between height-adjusted z-scores of total body aBMD (aBMD-Z) and age (years), body mass index (BMI) ( z-score), supplement intake, history of stress fracture, irregular menses, MRI/bone scan, 1-year injury history, oral contraceptives, and activity (dance/sport). Total body aBMD and aBMD-Z were lower in dancers than athletes (dancers: aBMD = 1.03 g/cm 2 (95% CI: 1.01, 1.05); aBMD-Z = −0.28 (−0.43, −0.12) ( p < 0.001); athletes: aBMD = 1.14 g/cm 2 (95% CI: 1.12, 1.16); aBMD-Z = 0.41 (0.25, 0.57) ( p < 0.001)). aBMD-Z increased with age (β = 0.054, 95% CI: 0.017, 0.092; p = 0.004) and BMI (β = 0.221, 95% CI: 0.006, 0.415; p = 0.043). Activity type modified the relationship between BMI and aBMD-Z (β = 0.323, 95% CI: 0.025, 0.621; p < 0.033) with a stronger positive association in dancers, compared to other female athletes. Dancers had lower total body aBMD and aBMD-Z than other female athletes. aBMD-Z increases with age in female pre-professional dancers and other female athletes. A stronger association exists between aBMD-Z and BMI in dancers than athletes. Future studies should consider changes in aBMD-Z during adolescence and associations with increased risk of bone injury.
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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 ».