Abstract P3119: Identifying The Windows Of Cardiac Risk And Opportunity In Menopause
Notice bibliographique
Résumé
Post-acute myocardial infarction (AMI) mortality has significant sex differences with a bias towards higher rates in women. While treatment inequities and access to care profoundly impact outcomes, biological factors also contribute to survival discrepancies. One complicating factor that drives worse outcomes in women is menopause. Understanding the biological basis for AMI mortality risk and the exacerbating role of menopause has been hampered by the lack of an animal model that recapitulates the dynamic changes associated with the perimenopausal transition. We used a mouse model of menopause in which ovarian failure is gradually induced following treatment with 4-vinylcyclohexene diepoxide (VCD, 160 mg/kg, 15d), allowing for examination of cardiac alterations established during perimenopause. Echocardiography revealed no contractile changes during perimenopause, but cardiac myofilament activation was significantly affected. Calcium re-uptake by SERCA was impaired by the end of perimenopause. Changes in calcium handling were associated with alterations in calcium handling protein expression and phosphorylation. Activation of RISK and SAFE signaling molecules that protect against ischemia-reperfusion (IR) injury was altered throughout perimenopause, and the RISK-SAFE response to IR differed at points during perimenopause. The myocardial response to cardioprotective estrogen receptor activation also varied throughout perimenopause. Together these data reveal significant, nonlinear alterations in myocardial physiology and endogenous protective signing pathways during perimenopause. Disruptions in endogenous protection and calcium handling are established prior to menopause, providing possible mechanisms for worse post-menopausal AMI outcomes. The altered response to estrogen receptor activation preceding menopause may explain the inconsistent effectiveness of post-menopausal estrogen replacement therapy.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».