Insulin levels early in perimenopause inform vasomotor symptom incidence across the menopausal transition
Notice bibliographique
Résumé
Context: Metabolic health and body mass index (BMI) has been implicated in influencing menopause-related changes, but the role of elevated insulin, an early marker of metabolic dysfunction, remains understudied. Objective: To determine whether midlife fasting insulin is associated with menopausal changes such as vasomotor symptom incidence and reproductive hormone trajectories. Methods: This study consisted of longitudinal analyses of 704 community-based participants from the Study of Women's Health Across the Nation (SWAN). It included data from baseline to the 10th annual visit, restricted to women who had age-47 fasting insulin measurements. Main outcome measures included timing and duration of hot flashes, night sweats, cold sweats, and vaginal dryness, and trajectories of estradiol, follicle-stimulating hormone, and testosterone from 6 years before to 6 years after the final menstrual period. Results: Higher fasting insulin levels during early perimenopause predicted earlier onset of hot flashes and night sweats, longer duration of hot flashes and cold sweats, and greater increases in testosterone. In Cox proportional hazards models, elevated age-47 insulin was associated with a higher hazard of hot flashes and cold sweats; the association between insulin and hot flash likelihood remained significant when BMI was incorporated as a covariate. BMI associations with vasomotor symptoms paralleled those of insulin levels, but BMI appeared to be more closely associated with slower estradiol decline and blunted FSH rise. Conclusions: Perimenopausal fasting insulin and BMI show complementary but distinct associations with menopausal changes. Elevated insulin predicts earlier and prolonged vasomotor symptoms, and is also associated with higher testosterone levels.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».