Effect of the menopausal transition and physical activity energy expenditure on inflammatory markers: a MONET group study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Menopausal transition is usually associated with changes in body composition and a decrease in physical activity energy expenditure. Adipose tissue, especially visceral fat, is an important source of inflammatory markers, which contributes to the development of a proinflammatory state. Conversely, high levels of physical activity and exercise have an anti-inflammatory effect. This study aimed to investigate the impact of menopausal transition and physical activity on inflammatory makers. METHODS: One hundred two healthy premenopausal women participated in a 5-year longitudinal study. The present secondary analyses were performed on 58 participants with a full set of data (age: 49.6 ± 1.7 y; body mass index: 23.3 ± 2.4 kg/m). Measures included body composition, waist circumference, fasting glucose and insulin levels, insulin sensitivity, plasma lipid levels, cardiorespiratory fitness, physical activity energy expenditure, and inflammatory markers. RESULTS: Repeated measure analyses revealed, after the 5-year follow-up, significant increases in ferritin, interleukin-8 (IL-8), and soluble tumor necrosis factor-α receptor 1 and 2 (sTNFR1 and sTNFR2) (P < 0.001), and a significant decrease in serum high-sensitive C-reactive protein (P < 0.05). Positive correlations were observed between change (year 5 to baseline) in waist circumference and changes in high-sensitive C-reactive protein, orosomucoid (ORM), haptoglobin, and apolipoprotein B (ApoB) levels (0.26 ≤ r ≤ 0.34; P < 0.05), and between change in peripheral fat and changes in ORM, ApoB, sTNFR2 (0.28 ≤ r ≤ 0.39; P < 0.05). On the contrary, negative correlations were found between change in physical activity energy expenditure and changes in ORM as well as ApoB (r = -0.35 and r = -0.36, respectively; P < 0.05). No significant correlations were found between change in cardiorespiratory fitness, glucose, insulin, insulin sensitivity and changes in inflammatory markers. Multiple regression analyses showed that changes in physical activity energy expenditure and waist circumference together explained 23% of the individual variance of change in ORM (P < 0.05). Also, change in physical activity energy expenditure explained 15% (P < 0.05) of the variance of change in ApoB. Fat mass change explained 15% (P < 0.05) of the variance of change in IL-8, and finally change in peripheral fat explained 15% of variance of change in sTNFR2 (P < 0.05). CONCLUSIONS: The present study indicates that the menopausal transition is accompanied by an increase in inflammatory markers, namely ferritin, IL-8, sTNFR1, and sTNFR2. The increase in IL-8 and sTNFR2 with menopause could be explained, in part, by changes in fat mass and peripheral fat, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».