The Influence of Obesity on Bone Health in Post-COVID-19 Recovery- Single-Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Bhumi Chaturvedi,1 Sourav Debnath,1 Hemant Bareth,1 Preeti Raj,2 Pratima Singh,3 Mahaveer Singh,4 Deepak Nathiya,1,5,6 Balvir Singh Tomar5– 7 1Department of Pharmacy Practice, National Institute of Medical Sciences and Research, Jaipur, Rajasthan, India; 2School of Health Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, University of Manchester, Manchester Academic Health Science Centre, Manchester, UK; 3Public Health and Preventive Medicine, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada; 4Department of Endocrinology, National Institute of Medical Sciences and Research, Jaipur, Rajasthan, India; 5Department of Clinical Studies, Fourth Hospital of Yulin (Xingyuan), Yulin, Shaanxi, People’s Republic of China; 6Department of Clinical Sciences, Shenmu Hospital, Shenmu, Shaanxi, People’s Republic of China; 7Institute of Pediatric Gastroenterology and Hepatology, National Institute of Medical Sciences and Research, Jaipur, Rajasthan, IndiaCorrespondence: Mahaveer Singh, Department of Endocrinology, National Institute of Medical Sciences and Research, Nims University, Jaipur, Rajasthan, India, Email drms.mamcmed@gmail.comIntroduction: The ongoing repercussions of the COVID-19 pandemic include potentially deleterious impacts on bone health.Aim: This research aimed to ascertain the effects of COVID-19 on the bone health of obese and non-obese Indian individuals.Methods: We executed a case-control study enrolling individuals who recovered from COVID-19. Participants were stratified into obese and non-obese groups based on their BMI. Comprehensive assessments encompassed anthropometric evaluations, laboratory tests, and bone mineral density (BMD) measurements using dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA).Results: From April to July 2022, we enrolled obese (n = 27, mean BMI = 30.54 ± 4.51 kg/m 2) and non-obese (n = 23, mean BMI = 21.97 ± 2.20 kg/m 2) individuals. The cohort’s average age was 36.08 ± 15.81 years, with a male-to-female ratio of 1.6:1. There was a difference in BMD, especially at the total hip, between the two groups. BMD at the spine (L1-L4), the neck of the femur, and ultra-distal radius were consistent across both groups. Weight exhibited a significant positive correlation with BMD at L1-L4 (r = 0.40, p = 0.003) and the left femur total (r = 0.27, p = 0.001). Haemoglobin levels were lower in the obese group compared to their non-obese counterparts (12.3 ± 2.0 vs 13.6 ± 1.9, p = 0.01). Multivariate analysis underscored weight as a crucial predictor for BMD at the spine (L1-L4, p = 0.003) and total hip (p = 0.001).Conclusion: Even with advanced age, obese post-COVID-19 individuals demonstrate a higher bone mineral density (BMD) at the hip than non-obese subjects.Keywords: COVID-19, obesity, bone mineral density, osteopenia, fracture risk
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».