Associated risk and resilience factors of Alzheimer’s disease in women with early bilateral oophorectomy: Data from the UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bilateral oophorectomy (BO) confers immediate estradiol loss. We examined prevalence and predictors of Alzheimer's disease (AD) in women with early BO comparing their odds ratios of AD to those of women with spontaneous menopause (SM). Methods: A cohort from UK Biobank (n = 34,603) included women aged 60 + at baseline with and without AD who had early BO or SM. AD was determined based on AD related ICD-10 or ICD-9 code. We used logistic regression to model the association of menopause type with AD. Model predictors included age, education, age at menopause, hormone therapy (HT), APOE4, body mass index (BMI), cancer history, and smoking history. Results: Those with early BO had four times the odds of developing AD (OR = 4.12, 95% CI [2.02, 8.44]) compared to those with SM. APOE4 (OR = 4.29, 95% CI [2.43, 7.56]), and older age (OR = 1.16, 95% CI [1.05, 1.28]) were associated with increased odds of AD in the BO group. Greater years of education were associated with reduced odds of AD for both BO (OR = 0.91, 95% CI [0.85, 0.98]), and SM (OR = 0.95, 95% CI [0.90, 0.99]), while ever use of HT was associated with decreased odds of AD only for the BO group (OR = 0.43, 95% CI [0.23, 0.82]). Conclusions: Women with early BO, particularly with an APOE4 allele, are at high risk of AD. Women with early BO who use HT and those with increased education have lower odds of developing AD.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».