Salivary Testosterone, Age, and Adiposity Associations Among Shuar Males in Amazonian Ecuador Challenge Assumptions of “Normal” Testosterone Patterns
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Adult male testosterone concentrations in high income countries often decrease with age and adiposity, a pattern typically viewed as "normal." However, testosterone is expected to be adaptively regulated within the range of resource constrained, high pathogen, natural fertility conditions across which it evolved to function. We therefore examine associations among testosterone diurnal variation, age, and adiposity among Indigenous Shuar males of Amazonian Ecuador. METHODS: Morning and evening saliva was sampled over three consecutive days to capture diurnal testosterone variation (n = 104, ages 12-67), with one-time measures of adiposity (body fat, BMI). Multilevel models tested predicted associations. Average morning and evening testosterone ratio was calculated to assess diurnal variation, and regression analyses tested the association between this ratio and age. RESULTS: Variation in testosterone concentrations at waking was apparent by age, with young males exhibiting the highest concentrations. Diurnal testosterone variation decreased with age (β = -0.006, p = 0.001). Significant age-by-BMI or percent body fat interactions were documented (p < 0.05). At lower adiposity levels, mean testosterone concentrations across the day were lowest at younger ages, highest in middle-aged participants, and slightly lower at older ages. At higher adiposity levels this pattern was reversed (for BMI) or attenuated (for percent body fat). CONCLUSIONS: "Normal" testosterone levels are largely based on studies from high-income populations that do not account for diverse ecological conditions known to influence human physiology. This study complements others highlighting the complex relationships that exist among age, adiposity, and diurnal testosterone patterns in subsistence populations, suggesting socio-ecological regulation of testosterone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».