Reproducibility of Plasma Steroid Hormones, Prolactin, and Insulin-like Growth Factor Levels among Premenopausal Women over a 2- to 3-Year Period
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have evaluated whether a single blood hormone measurement, as is available in most epidemiologic studies, sufficiently characterizes a premenopausal woman's long-term hormone levels; there is particular concern whether sex steroid hormones, which fluctuate during the menstrual cycle, are reliable. We conducted a prospective study within the Nurses' Health Study II to examine the reproducibility of plasma estrogens, androgens, progesterone, prolactin, sex hormone binding globulin, insulin-like growth factor-I (IGF-I), and IGF binding protein-3 (IGFBP-3). One blood sample per year over 3 years was collected from 113 premenopausal women during both the follicular and luteal phases of the menstrual cycle. We calculated intraclass correlation coefficients (ICC) across the three samples for all women. Among estrogens, ICCs ranged from 0.38 (estradiol) to 0.60 (estrone sulfate) in the follicular phase and from 0.44 (estrone) to 0.69 (estrone sulfate) in the luteal phase. Among androgens, ICCs ranged from 0.58 (androstenedione) to 0.94 [dehydroepiandrostenedione sulfate (DHEAS)] in the follicular phase and from 0.56 (testosterone) to 0.81 (DHEAS) in the luteal phase. When values were averaged across the follicular and luteal phases, the ICC for prolactin was 0.64 whereas ICCs for IGF-I and IGFBP-3 were 0.86 and 0.82, respectively. The ICC for progesterone in the luteal phase was only 0.29. These data suggest that for androgens, estrone sulfate, prolactin, IGF-I, and IGFBP-3, a single measurement can reliably categorize average levels over at least a 3-year period in premenopausal women. For estrone and estradiol, where ICCs were relatively low, it is important to use reproducibility data such as those to correct for measurement error in epidemiologic studies.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».