Evidence for Geographical and Racial Variation in Serum Sex Steroid Levels in Older Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite considerable racial and geographical differences in human phenotypes and in the incidence of diseases that may be associated with sex steroid action, there are few data concerning variation in sex steroid levels among populations. We designed an international study to determine the degree to which geography and race influence sex steroid levels in older men. METHODS: Using mass spectrometry, concentrations of serum androgens, estrogens, and sex steroid precursors/metabolites were measured in 5003 older men from five countries. SHBG levels were assessed using radioimmunoassay. RESULTS: There was substantial geographical variation in the levels of sex steroids, precursors, and metabolites, as well as SHBG. For instance, Asian men in Hong Kong and Japan, but not in the United States, had levels of total testosterone approximately 20% higher than in other groups. Even greater variation was present in levels of estradiol, SHBG, and dihydrotestosterone. Group differences in body mass index did not explain most geographical differences. In addition, body mass index-independent racial differences were present; Black men had higher levels of estrogens (estradiol, estrone), and Asian men had lower levels of glucuronidated androgen metabolites. CONCLUSIONS: On a global scale, there are important geographical and racial differences in the concentrations of serum sex steroids and SHBG in older men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».