Serum and Urine Tissue Kallikrein Concentrations in Male-to-Female Transsexuals Treated with Antiandrogens and Estrogens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The expression of human tissue kallikrein genes is regulated by steroid hormones, but most studies have been conducted with cancer cell lines. Our purpose was to examine serum and urinary tissue kallikrein concentration changes in male-to-female transsexuals before and after treatment with antiandrogens and estrogens. METHODS: Thirty-five male-to-female transsexuals receiving cyproterone acetate and estrogens (orally or transdermally) were included in this study. Serum and urine samples were collected before initiation of therapy and 4 and 12 months post therapy. ELISAs were used to measure multiple kallikreins in serum and urine. RESULTS: After antiandrogen and estrogen therapy, serum testosterone concentrations decreased dramatically, as did serum and urinary concentrations of human glandular kallikrein (hK2) and prostate-specific antigen (PSA; hK3). Statistically significant but relatively small changes in serum and urinary concentrations of many other kallikreins were also seen. Kallikreins in serum and urine were correlated before and after treatment. CONCLUSIONS: The concentrations of hK2 and hK3, but not of any other kallikreins, decrease dramatically after combined antiandrogen and estrogen treatment in male-to-female transsexuals. The smaller responses of the other kallikreins presumably reflect their expression in multiple tissues.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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.
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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 ».