Dietary Protein and Skeletal Health: A Review of Recent Human Research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of review\nBoth dietary calcium and vitamin D are undoubtedly beneficial to skeletal health. In contrast, despite intense investigation, the impact of dietary protein on calcium metabolism and bone balance remains controversial. A widely held view is that high intakes of animal protein result in increased bone resorption, reduced bone mineral density, and increased fractures because of its ability to generate a high fixed metabolic acid load. The purpose of this review is to present the recent or most important epidemiological and clinical trials in humans that evaluated dietary protein’s impact on skeletal health.\nRecent findings\nMany epidemiological studies have found a significant positive relationship between protein intake and bone mass or density. Similarly, isotopic studies in humans have also demonstrated greater calcium retention and absorption by individuals consuming high-protein diets, particularly when the calcium content of the diet was limiting. High-protein intake may positively impact bone health by several mechanisms, including calcium absorption, stimulation of the secretion of insulin-like growth factor-1, and enhancement of lean body mass. The concept that an increase in dietary protein induces a large enough shift in systemic pH to increase osteoclastic bone resorption seems untenable.\nSummary\nRecent epidemiological, isotopic and meta-analysis studies suggest that dietary protein works synergistically with calcium to improve calcium retention and bone metabolism. The recommendation to intentionally restrict dietary protein to improve bone health is unwarranted, and potentially even dangerous to those individuals who consume inadequate protein.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».