Hot flushes and night sweats differ in associations with cardiovascular markers in healthy early postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the associations between vasomotor symptoms ([VMS] hot flushes or flashes and night sweats) and markers of cardiovascular risk. METHODS: Healthy postmenopausal women in a randomized controlled trial of progesterone for VMS recorded VMS frequency in the Daily Menopause Diary for 28 days at baseline. Accepted risks for cardiovascular disease were measured: body mass index (BMI), waist circumference (WC), waist-to-height ratio (WHtR), blood pressure (BP), endothelial function by venous occlusion plethysmography, fasting lipids, glucose, high-sensitivity C-reactive protein, albumin, and D-dimer. Relationships between risk variables and VMS frequency (24 h, day and night) were assessed by univariate and multivariate robust regressions with adjustment for age and WHtR. RESULTS: Data were available for 145 healthy, nonsmoking women without heart disease, hypertension, or diabetes who were 1 to 11 years past their final menstruation and were aged 43 to 65 years, with a mean (SD) BMI of 25.0 (2.9) kg/m and WC of 79.1 (7.1) cm. Anthropometric variables (BMI, WC, and WHtR) were significantly negatively associated with total (24-h day) VMS frequency and with day VMS but not with night VMS frequency. Systolic BP decreased with greater 24-hour VMS frequency, and both systolic and diastolic BPs were inversely related to day but not night VMS frequency. Albumin was positively associated with night VMS frequency but not with day or 24-hour VMS frequency. Other variables showed little association with VMS frequency. CONCLUSIONS: Hot flushes, but not night sweats, were associated with lower cardiovascular risk factors in these healthy postmenopausal women. Future research should differentiate night sweats from hot flushes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».