Effects of estrogen and progesterone on cerebrovascular responses to euoxic hypercapnia in women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the cerebral blood flow response to step changes in end-tidal Pco(2) in premenopausal women (n = 10; mean age±standard deviation 27.0±6.4 years) during the follicular (FP), mid-cycle (MC) and luteal (LP) phases of the menstrual cycle. METHODS: Transcranial Doppler ultrasound was used to measure beat-by-beat averaged peak blood flow velocity (V(p)) in the middle cerebral artery in response to 20 min of euoxic hypercapnia (end-tidal PO(2) = 88 Torr; end-tidal PCO(2) = 7.0 Torr above resting values). The V(p) responses to euoxic hypercapnia were fitted to a simple mathematical model that included gain terms for the on (G(on)) and off (G(off)) responses, time constants for the on (τ(on)) and off (τ(off)) responses, baseline terms and a time delay (T(d)). RESULTS: Serum progesterone levels were significantly greater for LP compared to FP and MC (40.6±13.2 vs. 32.6±1.4 nmol/l (p < 0.001) and 8.8±3.8 nmol/l (p < 0.001), respectively). Serum estrogen concentrations were significantly lower in FP compared to MC and LP (150.9±51.2 vs. 506.5±220.5 pmol/l (p = 0.002) and 589.1±222.8 pmol/l (p < 0.001), respectively). Arterial PCO(2) was significantly greater in MC compared to LP (35.0±2.1 and 32.6±1.4 Torr, respectively; p = 0.02). There was a significant increase in G(off) during LP compared with FP and MC (3.38±0.68 vs. 2.79±0.82 cm s(-1) Torr(-1) (p = 0.021) and 2.74±0.90 (p = 0.018) cm s(-1) Torr2(1), respectively). Progesterone and the estrogen/progesterone ratio contributed to the observed differences in G(off). CONCLUSION: There is an increase in G(off) during LP that is explained, at least in part, by increases in serum progesterone and estrogen and a decrease in arterial PCO(2).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».