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Enregistrement W3168790955 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.05381

Brown Adipose Tissue Volume and Distribution in Premenopausal and Postmenopausal Women

2021· article· en· W3168790955 sur OpenAlexaff
Sophie Hogan‐Lamarre, Tracy Swibas, Jolan Guertin, François Haman, Kerry L. Hildreth, Yubin Miao, Wendy M. Kohrt, André C. Carpentier, Denis P. Blondin, Edward L. Melanson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrown adipose tissueEndocrinologyThermogenesisInternal medicineMenopauseEstrogenOvariectomized ratMedicineAdipose tissuePostmenopausal womenVolume of distributionPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The loss of ovarian function and the accompanying decrease in estradiol during menopause has an impact on the metabolic activity of many tissues and organs, resulting in a reduction in resting energy expenditure. In rodents, ovariectomy or the absence of the estrogen receptor α suppresses brown adipose tissue (BAT) thermogenesis. It is therefore hypothesized that a reduction in BAT volume and thermogenesis may contribute to the reduction in resting energy expenditure in postmenopausal women. Objective The primary aim was to investigate the impact of estrogen on BAT volume and its distribution across the various depots in pre‐ and postmenopausal women. Methods A cohort of 22 premenopausal (33 years, 95% CI: 29 to 37 years) and 22 postmenopausal women (63 years, 95% CI: 60 to 67 years) took part in a 3‐hr cold exposure using a liquid‐conditioned suit perfused with 18°C water. During cold exposure, an i.v. bolus of [ 11 C]‐acetate and [ 18 F]FDG were given sequentially, with each injection followed by a 30 min list‐mode dynamic PET acquisition to quantify BAT oxidative metabolism and glucose uptake, respectively. Finally, a whole‐body static PET acquisition was performed to quantify the whole‐body biodistribution of glucose and estimate BAT volume and the distribution of this BAT volume across the various depots. BAT volume was determined according to the following criteria: [ 18 F]FDG ≥ 2 SUV mean and a radiodensity between ‐10 and ‐250 HU. Results There was significant variability in BAT volume and its distribution in both pre‐ and postmenopausal women. Premenopausal women had greater total BAT volume (53 mL, 95% CI: 34 to 72 mL) compared to postmenopausal women (21 mL, 95% CI: 8 to 34 mL, P = 0.006), although both groups included individuals with undetectable BAT. In premenopausal women, 65% of BAT was localized in the supraclavicular depot (95% CI: 57 to 73%) and 9% in the paravertebral depot (95% CI: 5 to 13%), with the remaining depots ( e.g. cervical, axillary, mediastinal, and perirenal) accounting for 25% (95% CI: 16 to 34%). In postmenopausal women, 45% of BAT was localized in the supraclavicular depot (95% CI: 24 to 66%) while the paravertebral depot represented 32% (95% CI: 12 to 52%) of total BAT. The remaining 23% (95% CI: 5 to 41 %) was distributed among the other depots. Thus, in postmenopausal women, there was a 20% reduction in the relative contribution of supraclavicular depots to the total volume and a 23% increase in the relative contribution of paravertebral depots to the total BAT volume compared to premenopausal women. Conclusion Here we show that total BAT volume is lower in postmenopausal women and results in a redistribution of BAT. However, there was tremendous variability in both BAT volume and distribution in both premenopausal and postmenopausal women. Further, it is difficult to distinguish the effects of estrogen from the effect of age or adiposity in the observed differences between our two cohorts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
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