One size does not fit all: how type of menopause and hormone therapy matters for brain health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Menopause is an inflection point in the ageing trajectory. Independent of chronological age, menopause is associated with the biological ageing of several body systems. In this review, we highlight the importance of considering the influence of menopause - its types, symptoms and interventions - on brain health. Supplementing the loss of ovarian hormones with menopausal hormone therapy (MHT) may be key for supporting the healthy brain ageing of females. MHT has been associated with reduced risk of several neurodegenerative diseases; however, its benefits are not always observed on brain health. AIMS: This narrative review highlights often overlooked MHT factors that influence its effects to produce positive or negative effects on brain health, cognition and neurodegenerative disease risk. These factors include the many varieties of MHT, including formulation, administration route and dosing schedule, as well as individual characteristics, particularly the presence of vasomotor symptoms and apolipoprotein ε4 (APOE4) genotype. METHOD: PubMed and Scopus were used to identify articles with relevant search terms. RESULTS: Menopause factors, including age, abruptness and symptoms, influence brain ageing. MHT influences brain health, with transdermal MHT showing more positive effects on brain ageing, but its effectiveness may depend on individual factors such as genotype, reproductive and lifestyle factors. CONCLUSIONS: To develop effective and individualised MHT treatments, further research is needed. Preclinical models must consider the type of human menopause and MHT. To achieve the greatest dementia prevention in females, more menopause education and care is needed that extends beyond 60 years of age, or 10 years postmenopause.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».