Endogenous estrogen and androgen levels are not independent predictors of lipid levels in postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The relationships between endogenous sex hormone levels and cardiovascular disease risk in women are contentious. Our aim was to systematically investigate the relationships between sex steroids and lipid levels in postmenopausal women, taking into account other potential risk factors. METHODS: This is a cross-sectional study of 624 naturally and surgically postmenopausal women not using any systemic hormones or lipid-lowering therapy, with a mean (SD) age of 53.9 (5.8) years, who were recruited in the United States, Canada, Australia, UK, and Sweden between July 2004 and February 2005. The relationships between total testosterone, dihydrotestosterone, estrone, estradiol, sex hormone-binding globulin (SHBG), the homeostasis model assessment for insulin resistance (HOMA-IR), and each lipid variable were explored using multivariable linear regression. RESULTS: None of the sex steroids measured made an independent contribution to the multivariable models for total cholesterol, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, low-density lipoprotein (LDL) cholesterol, non-HDL cholesterol, or triglycerides (TG). The best model for total cholesterol included race and age, and that for LDL cholesterol included race and blood pressure, with each model only explaining 4.8% and 3.3% of the variation in each lipid, respectively. About 7.7% of the variation in non-HDL cholesterol was explained by HOMA-IR, race, and SHBG. HOMA-IR, SHBG, age, and surgical menopause explained 22.8% of the variation in HDL cholesterol, whereas HOMA-IR, SHBG, race, and surgical menopause explained 25.4% of the variation in TG. CONCLUSIONS: Endogenous estrogen and androgen levels are not independent predictors of lipid levels in postmenopausal women. HOMA-IR and SHBG each make independent contributions to HDL cholesterol and TG. These factors make little contribution to total and LDL cholesterol.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».