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Enregistrement W1994027238 · doi:10.1067/mjd.2000.103987

Vertex balding, plasma insulin-like growth factor 1, and insulin-like growth factor binding protein 3

2000· article· en· W1994027238 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth A. Platz, Michaël Pollak, W. C. Willett, Edward L. Giovannucci

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Dermatology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthJewish General Hospital
Mots-clésMedicineInsulinInternal medicineInsulin-like growth factorEndocrinologyGrowth factorReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A recent report suggested that men with vertex balding have higher levels of plasma insulin-like growth factor 1 (IGF-1). The association of its major carrier protein, insulin-like growth factor binding protein 3 (IGFBP-3), with male pattern hair loss has not been examined. OBJECTIVE: We evaluated the relations of plasma concentrations of IGF-1 and IGFBP-3 with vertex balding in middle-aged and elderly men. METHODS: Participants were 431 male members of the Health Professionals Follow-up Study who responded to a question in 1992 on their hair pattern at 45 years of age and who were 47 to 81 years old when they provided a blood specimen in 1993-1994. Odds ratios (ORs) of vertex balding associated with IGF-1 and IGFBP-3 were estimated from logistic regression models mutually adjusting for each other and controlling for age at blood draw. RESULTS: Of the 431 men, 128 had vertex balding at age 45. Compared with men who were not balding, for a 1 standard deviation increase in plasma IGF-1 level (72.4 ng/mL), the OR for vertex balding was 1. 31 (95% CI, 0.95-1.81). For a 1 standard deviation increase in plasma IGFBP-3 (957 ng/mL), the OR for vertex balding was 0.62 (95% CI, 0.44-0.88). CONCLUSION: Older men with vertex balding have lower circulating levels of IGFBP-3 and higher levels of IGF-1 when controlling for IGFBP-3 level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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