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Enregistrement W2278515143 · doi:10.5353/th_b5699914

Testosterone and non-communicable chronic diseases

2015· dissertation· en· W2278515143 sur OpenAlexaboutno aff
Jie Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestosterone (patch)MedicineGeographyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The “Low T” marketing campaign has driven a dramatic increase in testosterone prescription in the last few years, particularly in North America. However, sales of testosterone are now falling again, as regulators, particularly the Food and Drug Administration in the US and Health Canada, have drawn attention to the potential cardiovascular risk of testosterone. Currently the role of androgens in cardiovascular disease (CVD) and other non-communicable chronic diseases is controversial and unclear. Observationally lower testosterone is associated with a wide range of conditions including CVD, cognitive problems and depression. However, observational studies are open to residual confounding and reverse causality. Moreover, different androgen biomarkers tend to have different relations with these outcomes. This thesis examined the association of androstanediol glucuronide (3α-diol-G), a correlate of the breakdown product of all androgens, with electrocardiogram (ECG) parameters in a population-representative sample of US men. To minimize reverse causality, this thesis also used a separate-sample instrumental variable (SSIV) estimator to examine the effect of testosterone on several outcomes, including well-established CVD risk factors, Framingham score, ECG parameters, inflammatory markers and cognitive function in Chinese men. The associations of 3α-diol-G and serum testosterone tertiles, with ECG parameters were examined in a nationally representative study of 773 US men aged 40+ years from National Health and Nutrition Examination Survey III phase 1 (1988-1991) using linear regression. For the SSIV analysis, a genetic rule predicting testosterone was developed in 289 young Chinese men from Hong Kong based on three selected testosterone-related single nuclear polymorphisms (rs10046, rs1008805 and rs1256031). Multivariable censored and linear regression models were used to examine the association of genetically predicted testosterone with the outcomesin4212 older Chinese men from the Guangzhou Biobank Cohort Study. 3α-diol-G and serum testosterone were poorly correlated (0.11) in US men. 3α-diol-G was unrelated to corrected QT interval (QTb)or heart rate but higher testosterone was associated with shorter QT interval and lower heart rate in US men. Genetically predicted testosterone was unrelated to most of the outcomes examined in Chinese men, including blood pressure, fasting glucose, Framingham score, QT interval, corrected QT interval using the Framingham formula (QTf), heart rate, white blood cell, granulocyte, lymphocyte, high sensitivity C-reactive protein, delayed 10-word recall score and Mini-Mental State Examination (MMSE)score, but was associated with higher LDL-cholesterol(0.02 mmol/L, 95% CI 0.01 to 0.04), lower HDL-cholesterol (-0.01 mmol/L, 95% CI -0.02 to -0.001) and longer corrected QT interval using the Bazett formula (QTb) interval(0.66 milliseconds, 95% CI 0.02 to 1.31). The null associations of 3α-diol-G with markers of cardiac function further suggest observations about endogenous serum testosterone may not indicate the cardiovascular effects of testosterone. Findings from SSIV do not corroborate observed protective associations of testosterone or correspondingly potentially protective effects of testosterone on a range of indicators of chronic diseases, but raise the possibility that higher testosterone might adversely affect lipid profile and cardiac function, with corresponding implications for cardiovascular events. Replication for cardiovascular events in a larger sample is required.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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