Effects of Exercise and Cardiorespiratory Fitness on Estrogen Metabolism in Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lowering endogenous estrogen levels is one mechanism whereby physical activity may lower postmenopausal breast cancer risk. Several prospective studies have suggested that increased 2-hydroxylation of estrogens may also reduce postmenopausal breast cancer risk, but whether or not exercise alters estrogen metabolism through this mechanism is unclear. Methods: We measured total circulating concentrations of parent estrogens (estrone and estradiol) and 13 estrogen metabolites, including glucuronidated, sulfated, and unconjugated forms, by stable isotope dilution LC/MS-MS in 153 postmenopausal women randomized to 12 months of moderate-to-vigorous exercise and 153 controls. We also explored associations with cardiorespiratory fitness measured by treadmill. Results: Although women randomized to exercise averaged 178 minutes/week of exercise over 12 months, their cardiorespiratory fitness was 13% greater than controls at 12 months (P = 0.0001), and total estradiol was reduced by 10% (P = 0.04); there were no statistically significant effects of exercise on circulating concentrations of estrogen metabolites in the 2-, 4-, or 16-pathways, or on the 2-pathway/parent estrogens ratio. However, we observed a statistically significant association between increased fitness and reduced concentration of 2-pathway metabolites (P < 0.05). Conclusions: We found no evidence that 12 months of moderate-to-vigorous exercise or increased fitness changed estrogen metabolism in a way that might reduce breast cancer risk. Impact: The protective effect of exercise on postmenopausal breast cancer is unlikely to be mediated by changes in estrogen metabolism.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».