Calidad ósea, hormonas y ciclo menstrual en mujeres deportistas: una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: La participación deportiva femenina ha aumentado. La menstruación puede afectar el rendimiento deportivo femenino y ser influenciada por el entrenamiento y la nutrición. Aunque el ejercicio proporciona beneficios para la salud, la actividad física rigurosa también asocia una serie de riesgos para la mujer. La regulación hormonal es un factor clave en el crecimiento, desarrollo y preservación ósea. Objetivos: Determinar la relación entre el estado menstrual y la calidad ósea en mujeres deportistas, además de explorar otros factores relacionados. Metodología: La revisión se realizó a partir de las bases de datos de MedlinePlus, Cochrane Library y Scopus, obteniendo 13 estudios tras aplicar los criterios de elegibilidad establecidos. Se elaboraron tablas extrayendo datos. Se utilizó la escala Newcastle Ottawa para evaluar los sesgos. Resultados: Las alteraciones menstruales y las dietas hipocalóricas muestran relación con una menor DMO. Los deportes de carga y alto impacto son un factor protector en la DMO. Diferentes estudios muestran relación entre la fractura de estrés y el estado menstrual, así como con las horas de ejercicio realizadas. No se demuestra relación de los anticonceptivos con la calidad ósea. Conclusión: Las alteraciones menstruales en deportistas pueden comprometer la calidad ósea. Una nutrición adecuada es importante para evitar posibles alteraciones en el ciclo menstrual y prevenir la desmineralización esquelética. Los deportes de carga y alto impacto pueden ser factores protectores de la DMO. Se sugiere la necesidad de estudios longitudinales e intervenciones adecuadas para minimizar el riesgo de problemas de salud en mujeres deportistas.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».