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Enregistrement W4412488414 · doi:10.1093/jbmr/zjaf095

Parity and lactation cause transient bone loss but are not risk factors for osteoporosis later in life

2025· article· en· W4412488414 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOsteoporosisLactationMedicineParity (physics)Bone densityEndocrinologyPregnancyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The skeleton is a storehouse of minerals and alkali that is borrowed from when needed.1 To a marked extent during lactation, and to a modest degree during pregnancy, a woman’s skeleton is resorbed to provide calcium and other minerals to her offspring. Whereas most calcium in a newborn’s skeleton derives from the maternal diet during pregnancy, most calcium in milk is resorbed from the maternal skeleton during lactation.1 Bone resorption similarly provides rapidly needed calcium to other lactating mammals, egg layers, and animals with antlers and horns. After these physiologically programmed losses, the skeleton is later restored to its prior mineral content and strength. Longitudinal cohort studies in women have shown that during pregnancy, areal BMD (aBMD) declines slightly or remains unchanged, while during 6 mo of breastfeeding, the lumbar spine drops 5%-10% with smaller losses at the hip and radius.1 These reductions in aBMD and implied bone strength are usually without clinical consequences, although women do rarely present with fragility fractures during reproductive cycles. About 20% of such fractures (largely vertebral compressions) occur during pregnancy or puerperium, while 80% occur while lactating.2 Longitudinal studies also show that the skeleton typically returns to its prior aBMD within 6-12 mo after weaning.1 Limited HR-pQCT studies have found post-weaning improvement in skeletal microarchitecture, but some reductions in microarchitecture appear to persist.3

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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