MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093054961 · doi:10.1097/cnd.0b013e318176eb55

Hypogonadism is Common in Men With Myopathies

2008· article· en· W2093054961 sur OpenAlexaff
Talal Al‐Harbi, Laura J Bainbridge, Matthew McQueen, Mark A. Tarnopolsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Neuromuscular Disease · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyotonic dystrophyMuscular dystrophyFacioscapulohumeral muscular dystrophyMyopathyTestosterone (patch)Internal medicineEndocrinologyInclusion body myositisMyositisPediatricsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypogonadism has been described in patients with myotonic muscular dystrophy type 1 but has not been evaluated in other myopathies. METHODS: We measured total and free serum testosterone levels in 59 men with myotonic muscular dystrophy type 1 (N = 12), facioscapulohumeral muscular dystrophy (N = 11), dystrophinopathy (N = 12), metabolic myopathy (N = 7), and inclusion body myositis (N = 17) and compared these with the normal reference interval. RESULTS: Thirty-two of the 59 (54%) participants had low total testosterone, 23 (39%) had low total and free values, and 5 (8%) had low free with normal total levels. There were no significant differences in the prevalence of hypogonadism between those with myotonic muscular dystrophy type 1 and the other groups even after considering age as a confounder. CONCLUSIONS: Hypogonadism is common in men with myopathies, and with the importance of testosterone in the maintenance of muscle mass, treatment of hypogonadism should be considered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Neuromuscular DiseaseMême sujetHormonal and reproductive studiesTravaux en français237 207