Cardiometabolic health across menopausal years is linked to white matter hyperintensities up to a decade later
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The menopause transition is associated with several cardiometabolic risk factors. Poor cardiometabolic health is further linked to microvascular brain lesions, which can be detected as white matter hyperintensities (WMHs) using T2-FLAIR magnetic resonance imaging (MRI) scans. Females show higher risk for WMHs post-menopause, but it remains unclear whether changes in cardiometabolic risk factors underlie menopause-related increase in brain pathology. Methods In this study, we assessed whether cross-sectional measures of cardiometabolic health, including body mass index (BMI) and waist-to-hip ratio (WHR), blood lipids, blood pressure, and long-term blood glucose (HbA1c), as well as longitudinal changes in BMI and WHR, differed according to menopausal status at baseline in 9,882 UK Biobank females (age range 40–70 years, n premenopausal = 3,529, n postmenopausal = 6,353). Furthermore, we examined whether these cardiometabolic factors were associated with WMH outcomes at the follow-up assessment, on average 8.78 years after baseline. Results Postmenopausal females showed higher levels of baseline blood lipids (HDL <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM5"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = 0.14, p &lt; 0.001, LDL <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM7"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = 0.20, p &lt; 0.001, triglycerides <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM9"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = 0.12, p &lt; 0.001) and HbA1c ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM11"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = 0.24, p &lt; 0.001) compared to premenopausal women, beyond the effects of age. Over time, BMI increased more in the premenopausal compared to the postmenopausal group ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM13"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = −0.08, p &lt; 0.001), while WHR increased to a similar extent in both groups ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM15"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = −0.03, p = 0.102). The change in WHR was however driven by increased waist circumference only in the premenopausal group. While the group level changes in BMI and WHR were in general small, these findings point to distinct anthropometric changes in pre- and postmenopausal females over time. Higher baseline measures of BMI, WHR, triglycerides, blood pressure, and HbA1c, as well as longitudinal increases in BMI and WHR, were associated with larger WMH volumes ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM17"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> range = 0.03–0.13, p ≤ 0.002). HDL showed a significant inverse relationship with WMH volume ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM20"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math> = −0.27, p &lt; 0.001). Discussion Our findings emphasise the importance of monitoring cardiometabolic risk factors in females from midlife through the menopause transition and into the postmenopausal phase, to ensure improved cerebrovascular outcomes in later years.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».