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Enregistrement W2735376278 · doi:10.1186/s11556-017-0179-1

Physical activity does not alter prolactin levels in post-menopausal women: results from a dose-response randomized controlled trial

2017· article· en· W2735376278 sur OpenAlexafffund
Darren R. Brenner, Yibing Ruan, Andria R. Morielli, Kerry S. Courneya, Christine M. Friedenreich

Notice bibliographique

RevueEuropean Review of Aging and Physical Activity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteAlberta InnovatesAlberta Cancer FoundationEli Lilly and Company
Mots-clésProlactinMedicineRandomized controlled trialInternal medicineConfidence intervalBreast cancerEndocrinologyPhysiologyCancerHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased circulating levels of prolactin have been associated with increased risk of both in situ and invasive breast cancer. We investigated whether or not physical activity had a dose-response effect in lowering plasma levels of prolactin in postmenopausal women. METHODS: Four hundred previously inactive but healthy postmenopausal women aged 50-74 years of age were randomized to 150 or 300 min per week of aerobic physical activity in a year-long intervention. Prolactin was measured from fasting samples with a custom-plex multiplex assay. RESULTS: A high compared to moderate volume of physical activity did not reduce plasma prolactin levels in intention-to-treat (Treatment Effect Ratio (TER) 1.00, 95% Confidence Interval (CI) 0.95 - 1.06) or per-protocol analyses (TER 1.02, 95% CI 0.93 - 1.13). CONCLUSIONS: It is unlikely that changes in prolactin levels mediate the reduced risk of breast cancer development in post-menopausal women associated with increased levels of physical activity. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov identifier: NCT01435005.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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