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Enregistrement W4417041517 · doi:10.1093/braincomms/fcaf475

Investigating links between white matter hyperintensities and menopausal status using robust age-correction methods in UK Biobank

2025· article· en· W4417041517 sur OpenAlexaff
Denise Wezel, Olivier Parent, Manuela Costantino, Lina Sifi, Grace Pigeau, Nicole Gervais, Josefina Maranzano, Gabriel A. Devenyi, Mahsa Dadar, M. Mallar Chakravarty

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInnovation and Economic Development Trois RivièresMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenopauseBiobankPostmenopausal womenHyperintensityBlood pressureRisk factorEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract White matter hyperintensities (WMHs) are radiological abnormalities indicative of cerebrovascular dysfunction associated with increased risk for cognitive decline. WMHs increase in prevalence with older age, and there are known sex differences as older women harbour higher WMH burden than men. Some have hypothesized that the increase in this dementia-related risk factor is related to the menopausal transition. To untangle the effects of age and menopause, we leveraged a large cross-sectional sample of women from the UK Biobank (n = 9560) to investigate differences in WMH volumes across menopausal status using a strict age-matching procedure. Surprisingly, we find higher WMH volumes in premenopausal women compared to postmenopausal women in certain analysis schemes, especially as compared to surgically postmenopausal women. These results reached significance mostly in analyses where the postmenopausal groups had a longer time since menopause. Our results pertaining to menopause-related characteristics, such as age at menopause or menopause hormonal therapy, did not replicate the literature reporting an association with WMH volumes. Cardiometabolic factors, such as smoking and blood pressure, were significant predictors of WMH volume in the full sample without age-matching. These effects were not significantly different across menopausal status, with the exception of blood pressure medication use, which was associated with higher WMH volumes to a larger extent in premenopausal women relative to postmenopausal women. Our findings are in the opposite direction of reported effects of higher WMH volumes following the menopausal transition, which could be due to variations in age correction techniques or idiosyncrasies in the UK Biobank sample, especially as it relates to the lack of data on perimenopause. We further show that the effects of positive cardiometabolic and lifestyle factors on brain health, as indexed with WMH volumes, generally do not change after menopause. Factors other than the menopausal status may be at play in explaining the difference in WMH burden between men and women in later life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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