Hippocampal volume and affect in response to fluctuating estrogens in menstrual cycle irregularity: a longitudinal single-subject study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Irregular menstrual cycles, affecting approximately 30% of women in their reproductive years, are often overlooked in research, limiting our insights into the broader spectrum of hormonal interactions. Understanding the relationship between endogenous hormone fluctuations and brain function across the menstrual cycle, particularly beyond regular menstrual cycles, is essential for comprehending mental disorders prevalent in women. To this aim, a healthy female with an irregular menstrual cycle underwent dense sampling for 5 consecutive weeks, primarily covering the follicular phase and ovulation. Blood draws provided measurements of estradiol, estrone, and progesterone. T 1 -weighted MRI scans assessed bilateral hippocampal volumes. Positive and negative affect were collected at each session. Statistical analyses included cubic regression curves, Spearman correlations, and mediation regression models to explore hormonal associations with hippocampal morphology and affect. Significant fluctuations in hormonal concentrations, hippocampal volume, and affect were observed across the 25 testing days. Estradiol and estrone significantly correlated with hippocampal volume, while progesterone showed no significant association. Increasing concentrations of estrogens were linked to decreasing positive affect, mediated by hippocampal volume fluctuations. Increasing concentrations of estrogens were further associated with increasing negative affect, however, independently of hippocampal changes. Our findings suggest potential roles of estrogens in affect regulation and brain function in a participant with an irregular menstrual cycle. This research serves as a blueprint for future investigations into the complex interplay between sex hormones and structural brain dynamics beyond regular menstrual cycles and establishes a fundamental framework for the advancement of sex-specific precision medicine.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».