Body fat in nonobese women with prolactinoma treated with dopamine agonists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate body fat in nonobese women with prolactinoma treated with dopamine agonists, using whole body dual energy X-ray absorptiometry (DXA) and to correlate DXA results with biochemical data and clinical aspects of the prolactinoma. DESIGN, PATIENTS AND MEASUREMENTS: A cross-sectional study was performed in two University referral centres. Thirty-one nonobese premenopausal women with prolactinoma were subjected to DXA and blood analysis at clinical evaluation. They were compared with 21 control women of similar age and body mass index (BMI). RESULTS: Women with prolactinoma treated with dopamine agonists and controls had similar body fat percentages in all sites evaluated with DXA (arms, legs, trunk, android, gynoid and total body). Patients with normal PRL levels at study entry had lower body fat percentages in all sites. In the patient group, arm, leg, truncal, android, gynoid and total body fat were positively associated with PRL levels. CONCLUSION: Body fat percentage is similar in nonobese women with prolactinoma and in controls. The lower body fat content in patients with normal PRL levels is likely to be due to the metabolic effects of adequate dopamine receptor type 2 (DR2) activation as a result of regular dopamine agonist treatment. This finding reinforces the importance of the appropriate treatment with dopamine agonists in women with prolactinoma, which, besides normalizing PRL levels, reduces body fat content and the consequent risk of developing Metabolic Syndrome and its complications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».