Reduced-Calorie Dietary Weight Loss, Exercise, and Sex Hormones in Postmenopausal Women: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Estrogens and androgens are elevated in obesity and associated with increased postmenopausal breast cancer risk, but the effect of weight loss on these biomarkers is unknown. We evaluated the individual and combined effects of a reduced-calorie weight loss diet and exercise on serum sex hormones in overweight and obese postmenopausal women. PATIENTS AND METHODS: We conducted a single-blind, 12-month, randomized controlled trial from 2005 to 2009. Participants (age 50 to 75 years; body mass index > 25.0 kg/m(2), exercising < 100 minutes/wk) were randomly assigned using a computer-generated sequence to (1) reduced-calorie weight loss diet ("diet"; n = 118), (2) moderate- to vigorous-intensity aerobic exercise ("exercise"; n = 117), (3) combined reduced-calorie weight loss diet and moderate- to vigorous-intensity aerobic exercise ("diet + exercise"; n = 117), or (4) control (n = 87). Outcomes were estrone concentration (primary) and estradiol, free estradiol, total testosterone, free testosterone, androstenedione, and sex hormone-binding globulin (SHBG) concentrations (secondary). RESULTS: Mean age and body mass index were 58 years and 30.9 kg/m(2), respectively. Compared with controls, estrone decreased 9.6% (P = .001) with diet, 5.5% (P = .01) with exercise, and 11.1% (P < .001) with diet + exercise. Estradiol decreased 16.2% (P < .001) with diet, 4.9% (P = .10) with exercise, and 20.3% (P < .001) with diet + exercise. SHBG increased 22.4% (P < .001) with diet and 25.8% (P < .001) with diet + exercise. Free estradiol decreased 21.4% (P < .001) with diet and 26.0% (P < .001) with diet + exercise. Free testosterone decreased 10.0% (P < .001) with diet and 15.6% (P < .001) with diet + exercise. Greater weight loss produced stronger effects on estrogens and SHBG. CONCLUSION: Weight loss significantly lowered serum estrogens and free testosterone, supporting weight loss for risk reduction through lowering exposure to breast cancer biomarkers.
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 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) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».