MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400868718 · doi:10.1186/s13195-024-01509-5

Hormone therapy is associated with lower Alzheimer’s disease tau biomarkers in post-menopausal females -evidence from two independent cohorts

2024· article· en· W4400868718 sur OpenAlexafffund
Joseph Therriault, Cécile Tissot, Stijn Servaes, Nesrine Rahmouni, Arthur C. Macedo, Jaime Fernandez‐Arias, Sulantha Mathotaarachchi, Jenna Stevenson, Firoza Z Lussier, Andréa Lessa Benedet, Tharick A. Pascoal, Nicholas J. Ashton, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill Genome CentreMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institutes of HealthUK Dementia Research InstituteVetenskapsrådetHjärnfondenFamiljen Erling-Perssons StiftelseStiftelsen för Gamla TjänarinnorMcGill UniversityFondation Brain CanadaEuropean CommissionAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMontreal Neurological Institute and HospitalServierEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUniversity of Southern CaliforniaCanadian Institutes of Health ResearchWeston Brain InstituteNorthern California Institute for Research and EducationAlzheimer's Drug Discovery FoundationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementAlzheimer's Association
Mots-clésBiomarkerDementiaMedicinePositron emission tomographyInternal medicineOncologyCognitive declineNeuroimagingMagnetic resonance imagingNeurologyHormone therapyMenopauseStandardized uptake valuePsychologyCohortDiseaseEndocrinologyBreast cancerNuclear medicinePsychiatryCancerRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Females represent approximately 70% of the Alzheimer's disease (AD) cases and the literature has proposed a connection between the decreased estrogen levels during menopause and an increased AD risk. Previous investigations have predominantly focused on assessing how hormone therapy (HT) affects the likelihood of AD development and cognitive deterioration. However, as the research framework has shifted toward a biomarker-defined AD and alterations in specific biomarkers could take place years before cognitive decline becomes discernible, it is crucial to examine how HT influences AD biomarkers. The main goal of this study was to evaluate the impact of HT on AD biomarker-informed pathophysiology in both cognitively unimpaired (CU) and cognitively impaired (CI) post-menopausal females across the aging and AD spectrum. METHODS: This cross-sectional study included post-menopausal females without HT history (HT-) and with HT (HT+) at the time of PET imaging assessment from two cohorts: the Translational Biomarkers in Aging and Dementia (TRIAD) cohort, and the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Participants underwent magnetic resonance imaging (MRI), positron emission tomography (PET) and biofluid collection. Voxel-based t-tests were performed to assess the differences in amyloid-β (Aβ) and tau neurofibrillary tangles (NFTs) loads between HT- and HT + females. Linear regression models with interaction terms were also conducted to examine the interactive effects of HT and Aβ-PET on regional tau-PET. RESULTS: (P < 0.0001) concentrations. Additionally, results from multivariate linear regression models indicated that HT interacts with cortical Aβ and is associated with lower regional NFT load. CONCLUSIONS: Overall, findings from this observational study suggest that HT is associated with lower tau neuroimaging and fluid biomarkers in postmenopausal females. Due to the close link between tau and cognition, this study highlights the need for large randomized controlled trials designed to systemically study the influences of HT on AD biomarkers and disease progression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s Research & TherapyMême sujetMenopause: Health Impacts and TreatmentsTravaux en français237 207