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Enregistrement W2262653000 · doi:10.1208/s12248-015-9841-6

Modeling Testosterone Circadian Rhythm in Hypogonadal Males: Effect of Age and Circannual Variations

2015· article· en· W2262653000 sur OpenAlexaff
Mario González‐Sales, Olivier Barrière, Pierre‐Olivier Tremblay, Fahima Nekka, Julie Desrochers, Mario Tanguay

Notice bibliographique

RevueThe AAPS Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalinVentiv Health Clinical
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestosterone (patch)Circadian rhythmInternal medicineEndocrinologyRhythmMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to characterize the baseline circadian rhythm of testosterone levels in hypogonadal men. A total of 859 baseline profiles of testosterone from hypogonadal men were included in this analysis. The circadian rhythm of the testosterone was described by a stretched cosine function. Model parameters were estimated using NONMEM(®) 7.3. The effect of different covariates on the testosterone levels was investigated. Model evaluation was performed using non-parametric bootstrap and predictive checks. A stretched cosine function deeply improved the data goodness of fit compared to the standard trigonometric function (p < 0.001; ΔOFV = -204). The effect of the age and the semester, defined as winter and spring versus summer and fall, were significantly associated with the baseline levels of testosterone (p < 0.001, ΔOFV = -15.6, and p < 0.001, ΔOFV = -47.0). Model evaluation procedures such as diagnostic plots, visual predictive check, and non-parametric bootstrap evidenced that the proposed stretched cosine function was able to model the time course of the diurnal testosterone levels in hypogonadal males with accuracy and precision. The circadian rhythm of the testosterone levels was better predicted by the proposed stretched cosine function than a standard cosine function. Testosterone levels decreased by 5.74 ng/dL (2.4%) every 10 years and were 19.3 ng/dL (8.1%) higher during winter and spring compared to summer and fall.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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