The Effect of Gender and Age on Growth Hormone Replacement in Growth Hormone-Deficient Patients
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed the effect of growth hormone replacement therapy (36 months) analyzed at a dose adjusted to maintain serum insulin-like growth factor-I level between the median and the upper end of the age-related reference range on bone mineral density, body composition, and carbohydrate metabolism with respect to gender and age in 20 adult patients (9 women, 11 men, mean age: 43 years, range: 21-61 years). The lumbar and femoral T-score was increased after 12 and after 18 months of therapy respectively in men (p < 0.001 and p = 0.002), but did not changed significantly in women. The increase of femoral T-score was greater in young men (< or = 45 years, n = 6) than old men (> 45 years, n = 5, p < 0.001). Body fat was lower in men than in women after 6 months (p = 0.002). The waist/hip ratio only decreased in women (p = 0.044). The waist circumference decreased in both genders after 6 months of therapy (p < 0.001), but more markedly in females than in males (p < 0.05). The sum of skinfold thicknesses was reduced in males after 6 months of therapy (p < 0.001). Changes in body composition parameters measured were independent of age. The glycosylated hemoglobin increased without sex or age difference after 12 months of initiation of therapy (p < 0.001), but fasting glucose and insulin levels did not change during the therapy. Our results indicate that the effect of growth hormone replacement on bone mineral content in adults is age- and gender-dependent, gender dependent on body composition, but independent of age and gender on carbohydrate metabolism.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».