Associations between testosterone and future PTSD symptoms among middle age and older UK residents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Testosterone has been theorized to influence the development of post-traumatic stress disorder (PTSD). However, the relationship between testosterone level and PTSD is still not well understood. We evaluated the potential association between testosterone and subsequent development of PTSD symptoms using a large sample size, in a civilian context, inclusive of both males and females. Out of around 500,000 total UK Biobank participants, our sample had 130,471 participants who: had testosterone measures, completed the mental health questionnaire, and passed outlier exclusion. After adjusting for relevant covariates, we used linear regression to assess the relationship between testosterone level and future development of symptoms, in males and females separately (N males = 61,758, N females = 67,053). In both males and females, small but significant nonlinear (and oftentimes U-shaped) relationships were observed between testosterone levels and PTSD symptoms. When grouping participants into deciles of testosterone for both sexes, the strongest associations between testosterone levels and PTSD symptoms were observed in the central deciles. For example, for total testosterone, compared to decile 1: individuals in decile 7 had the lowest PTSD symptom scores in both males ( beta = −0.16, p = 1.58 × 10 −3 ) and females ( beta = −0.23, p = 3.04 × 10 −5 ). We also found that body mass index (BMI) moderated the relationship between testosterone and PTSD symptoms, such that the relationship was considerably stronger among individuals with higher BMI. Results were similar for depression and anxiety measures. Analyses using calculated free testosterone (cFT) and the free androgen index (FAI) were generally consistent with total testosterone (TT) results. These findings suggest that mid-range testosterone levels are associated with the lowest risk of PTSD symptoms in both sexes, and future work should seek to examine if this relationship is causal.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».