A noninvasive measure of negative-feedback strength, approximate entropy, unmasks strong diurnal variations in the regularity of LH secretion
Notice bibliographique
Résumé
The secretion of anterior-pituitary hormones is subject to negative feedback. Whether negative feedback evolves dynamically over 24 h is not known. Conventional experimental paradigms to test this concept may induce artifacts due to nonphysiological feedback. These limitations might be overcome by a noninvasive methodology to quantify negative feedback continuously over 24 h without disrupting the axis. The present study exploits a recently validated model-free regularity statistic, approximate entropy (ApEn), which monitors feedback changes with high sensitivity and specificity (both >90%; Pincus SM, Hartman ML, Roelfsema F, Thorner MO, Veldhuis JD. Am J Physiol Endocrinol Metab 273: E948-E957, 1999). A time-incremented moving window of ApEn was applied to LH time series obtained by intensive (10-min) blood sampling for four consecutive days (577 successive measurements) in each of eight healthy men. Analyses unveiled marked 24-h variations in ApEn with daily maxima (lowest feedback) at 1100 +/- 1.7 h (mean +/- SE) and minima (highest feedback) at 0430 +/- 1.9 h. The mean difference between maximal and minimal 24-h LH ApEn was 0.348 +/- 0.018, which differed by P < 0.001 from all three of randomly shuffled versions of the same LH time series, simulated pulsatile data and assay noise. Analyses artificially limited to 24-h rather than 96-h data yielded reproducibility coefficients of 3.7-9.0% for ApEn maxima and minima. In conclusion, a feedback-sensitive regularity statistic unmasks strong and consistent 24-h rhythmicity of the orderliness of unperturbed pituitary-hormone secretion. These outcomes suggest that ApEn may have general utility in probing dynamic mechanisms mediating feedback in other endocrine systems.
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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) | 0,000 | 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 ».