Reductions in glucose among postmenopausal women who use and do not use estrogen therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Among postmenopausal women who do not use estrogen therapy (ET), we have previously reported that intensive lifestyle modification (ILS) leads to increases in sex hormone-binding globulin (SHBG) and that such increases are associated with reductions in fasting plasma glucose (FPG) and 2-hour postchallenge glucose (2HG). Oral ET decreases FPG and increases 2HG while increasing both SHBG and estradiol (E2). It is unknown if ILS reduces glucose among ET users, if changes in SHBG and E2 might mediate any glucose decreases in ET users, and if these patterns differ from those in non-ET users. METHODS: We conducted a secondary analysis of postmenopausal women in the Diabetes Prevention Program who used ET at baseline and 1-year follow-up (n = 324) and who did not use ET at either time point (n = 382). Participants were randomized to ILS, metformin, or placebo administered at 850 mg BID. RESULTS: ET users were younger, more often white, and more likely to have had bilateral oophorectomy than non-ET users. Among ET users, ILS reduced FPG (P < 0.01) and 2HG (P < 0.01), and metformin reduced FPG (P < 0.01) but not 2HG (P = 0.56), compared with placebo. Associations between SHBG and total E2 with FPG and 2HG were not significant among women randomized to ILS or metformin. These patterns differed from those observed among women who did not use ET. CONCLUSIONS: We conclude that among glucose-intolerant ET users, interventions to reduce glucose are effective but possibly mediated through different pathways than among women who do not use ET.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».