Male Hypogonadism and Osteoporosis: The Effects, Clinical Consequences, and Treatment of Testosterone Deficiency in Bone Health
Notice bibliographique
Résumé
It is well recognized that bone loss accelerates in hypogonadal states, with female menopause being the classic example of sex hormones affecting the regulation of bone metabolism. Underrepresented is our knowledge of the clinical and metabolic consequences of overt male hypogonadism, as well as the more subtle age-related decline in testosterone on bone quality. While menopause and estrogen deficiency are well-known risk factors for osteoporosis in women, the effects of age-related testosterone decline in men on bone health are less well known. Much of our knowledge comes from observational studies and retrospective analysis on small groups of men with variable causes of primary or secondary hypogonadism and mild to overt testosterone deficiencies. This review aims to present the current knowledge of the consequences of adult male hypogonadism on bone metabolism. The direct and indirect effects of testosterone on bone cells will be explored as well as the important differences in male osteoporosis and assessment as compared to that in females. The clinical consequence of both primary and secondary hypogonadism, as well as testosterone decline in older males, on bone density and fracture risk in men will be summarized. Finally, the therapeutic options and their efficacy in male osteoporosis and hypogonadism will be discussed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».