Interrelationships among reproductive hormones and antral follicle count in human menstrual cycles
Notice bibliographique
Résumé
It is recognised that ovarian factors, including steroid and protein hormones, are critical in the feedback regulation of pituitary gonadotropins; however, their individual contributions are less defined. The aim of this study was to explore the reciprocal relationships between ovarian and pituitary hormones across the normal ovulatory menstrual cycle as women age. FSH, LH, oestradiol, progesterone, inhibin A, inhibin B and anti-mullerian hormone (AMH) were measured in serum collected every 1-3 days across one interovulatory interval (IOI) from 26 healthy women aged 18-50 years. The antral follicle count (AFC) for follicles 2-5 mm, >6 mm and 2-10 mm were tabulated across the IOI. Independent associations between ovarian hormones/AFC vs pituitary follicle-stimulating hormone (FSH) and luteinising hormone (LH) were investigated using multivariate regression analysis. The data were sub-grouped based on the presence or absence luteal phase-dominant follicles (LPDF). Serum oestradiol and AMH were inversely correlated with FSH in both follicular and luteal phases. Inhibin B correlated inversely with FSH and LH in the late follicular phase and directly in the luteal phase. AFC, inhibin A and progesterone were not key predictors of either FSH or LH. The strong association between AMH and FSH with age implies that AMH, as well as oestradiol and inhibin B are important regulators of FSH. The change in feedback response of inhibin B with both FSH and LH across the cycle suggests two phases of the negative feedback.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».