Impact of the menstrual cycle on peripheral vascular function in premenopausal women: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Fluctuations in endogenous hormones estrogen and progesterone during the menstrual cycle may offer vasoprotection for endothelial and smooth muscle (VSM) function. While numerous studies have been published, the results are conflicting, leaving our understanding of the impact of the menstrual cycle on vascular function unclear. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to consolidate available research exploring the role of the menstrual cycle on peripheral vascular function. A systematic search of MEDLINE, Web of Science, and EMBASE was performed for articles evaluating peripheral endothelial and VSM function across the natural menstrual cycle: early follicular (EF) phase versus late follicular (LF), early luteal, mid luteal, or late luteal. A meta-analysis examined the effect of the menstrual cycle on the standardized mean difference (SMD) of the outcome measures. Analysis from 30 studies ( n = 1,363 women) observed a “very low” certainty of evidence that endothelial function increased in the LF phase (SMD: 0.45, P = 0.0001), with differences observed in the macrovasculature but not in the microvasculature (SMD: 0.57, P = 0.0003, I 2 = 84%; SMD: 0.21, P = 0.17, I 2 = 34%, respectively). However, these results are partially explained by differences in flow-mediated dilation [e.g., discrete (SMD: 0.86, P = 0.001) vs. continuous peak diameter assessment (SMD: 0.25, P = 0.30)] and/or menstrual cycle phase methodologies. There was a “very low” certainty that endothelial function was largely unchanged in the luteal phases, and VSM was unchanged across the cycle. The menstrual cycle appears to have a small effect on macrovascular endothelial function but not on microvascular or VSM function; however, these results can be partially attributed to methodological differences.
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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) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».