Untangling age and menopausal status reveals no effect of menopause on white matter hyperintensity volume
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives White matter hyperintensities (WMHs) are radiological abnormalities indicative of cerebrovascular dysfunction associated with increased risk for cognitive decline and increase in prevalence in older age. However, there are known sex-differences as older females harbour higher WMH burden than males. Some have hypothesized that the increase in this dementia-related risk factor is related to the menopausal transition. Methods To untangle the effects of age and menopause, we leveraged a large sample from the UK Biobank (n = 10,519) to investigate differences in WMH volumes across the menopausal transition using a strict age-matching procedure. Results Surprisingly, we find increased WMH volumes in premenopausal women compared to postmenopausal women when simply correcting for age with linear models, but we find no effect in the age-matched sample. Menopause-related characteristics, such as age at menopause or hormone replacement therapy, did not replicate previous literature reporting an association with WMH volumes. Cardiovascular lifestyle variables, such as smoking and blood pressure, were significant predictors of WMH volume in the full sample without age-matching. These effects varied by menopausal status only for days of moderate activity. Discussion In sum, our findings in a well-powered study suggest that previous reports of menopause-related differences in WMH burden are potentially confounded by age. We further show that the effect of positive lifestyle factors on brain health, as indexed with WMH burden, generally does not change after menopause. Factors other than the menopausal transition are likely at play in explaining the difference in WMH burden between males and females in later life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».