Associations of linear growth and weight gain in the first 2 years with bone mass at 4 years of age in children in Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Growth faltering is widespread in many low- and middle-income countries, but its effects on childhood bone mass accrual are unknown. The objective of this study was to estimate associations between length (conditional length-for-age z-scores, cLAZ) and weight (conditional weight-for-age z-scores, cWAZ) gain in three age intervals (ages 0–6, 6–12 and 12–24 months) with dual-energy X-ray absorptiometry-derived measures of bone mass (total body less head (TBLH) bone mineral content (BMC), areal bone mineral density (aBMD) and bone area) at 4 years of age. Design: Associations between interval-specific growth parameters (cLAZ and cWAZ) and bone outcomes were estimated using linear regression models, adjusted for maternal, child and household characteristics. Setting: Data collection occurred in Dhaka, Bangladesh. Participants: 599 healthy children enrolled in the BONe and mUScle Health in Kids Study. Results: cLAZ in each age interval was positively associated with TBLH BMC, aBMD and bone area at 4 years; however, associations attenuated towards null upon adjustment for concurrent height-for-age z-scores (HAZ) at age 4 years and confounders. cWAZ from 0 to 6 and 6 to 12 months was not associated with bone mass, but every sd increase in cWAZ between 12 and 24 months was associated with greater BMC (7·6 g; 95 % CI: 3·2, 12·0) and aBMD (0·008 g/cm2; 95 % CI: 0·003, 0·014) after adjusting for concurrent WAZ, HAZ and confounders. Conclusions: Associations of linear growth (birth to 2 years) with bone mass at age 4 years were explained by concurrent HAZ. Weight gain in the second year of life may increase bone mass independently of linear growth in settings where growth faltering is common.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».