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Enregistrement W2944794797 · doi:10.1210/js.2019-sun-537

SUN-537 Progesterone Therapy and Serum Sclerostin Levels in Healthy Menopausal Women: A 3-month Randomized, Placebo Controlled Clinical Trial

2019· article· en· W2944794797 sur OpenAlexaff
Yuebo Yang, Azita Goshtasebi, Antoon van Lierop, Dharani Kalidasan, Jerilynn C. Prior

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSclerostinInternal medicineEndocrinologyMedicineEstrogenBone remodelingPlaceboChemistryWnt signaling pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sclerostin is an osteocyte-produced glycoprotein that inhibits the WNT/β-catenin pathway essential for bone formation. Sclerostin was postulated to relate to normal bone metabolism in 2001; we still have an incomplete understanding of its regulation. Estradiol, a bone antiresorptive ovarian steroid, inhibits sclerostin. Estrogen and progesterone act together in menstrual cycles and bone remodelling with progesterone exerting an anabolic effect. We hypothesized a relationship between progesterone and sclerostin because progesterone and estrogen are “partner” hormones in most tissues, and because progesterone and sclerostin modulate bone formation in opposite directions. Two observational menstrual cycle studies have reported sclerostin levels; neither documented changes across cycles nor in luteal phases during which progesterone levels are high1,2. Some reports have also shown positive correlations between sclerostin and age and BMI. In this study, sclerostin was measured using an assay (MSD) of high sensitivity (LOD ± 1pg/mL), broad detection range (1-10 000 pg/mL), and intra/inter-assay precisions of 6% and 10% respectively3. We collected fasting serum during a 3-month double blind randomized controlled trial (RCT) of 300 mg oral micronized progesterone vs placebo in symptomatic menopausal women; progesterone significantly decreased hot flushes/night sweats (vasomotor symptoms, VMS)4. Statistical analysis showed sclerostin was not related to the 28-day baseline VMS Score (r=.18, p=.22). Pearson correlation coefficients were used to evaluate sclerostin vs baseline data and ANCOVA to analyze RCT results (alpha=0.05 significant, [SD]). The study’s purpose was to determine if sclerostin levels changed during a 3-month RCT of progesterone for VMS in healthy menopausal women3. The primary outcome was sclerostin level in the 3rd month adjusted for baseline and randomization. Results showed the 52 participating women had a mean age of 55.2 (4.6) years, height 1.60 (0.07) m, weight 66.4 (8.6) kg, BMI 24.9 (2.9) kg/m2 and were primarily Caucasian (91.2%). Baseline variables did not correlate with the baseline mean serum sclerostin level of 27.9 (10.2) pmol/L. Sclerostin had no statistically significant relationship with progesterone or placebo therapy during this RCT; mean changes were -1.07 and -2.60 pmol/L respectively. These data are the first evidence that progesterone neither increases nor decreases serum sclerostin levels. These data fit with the lack of menstrual cycle changes in sclerostin levels1,2. That sclerostin did not correlate with age and BMI in this RCT is likely due to their low trial variance. A limitation of this study is the small sample size. However, it has considerable strength in its RCT design that can document causation. 1Cidem M Gyn Obstetric Invest. 2012; 2Liakou CG Endocrine 2016; 3Van Lierop AH J Bone Miner Res 2011; 4Hitchcock CL Menopause 2012.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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