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Enregistrement W7116877855 · doi:10.1002/alz70860_105084

BDNF Val66Met genotype, age at menopause, and physical activity synergistically influence cognition in postmenopausal women

2025· article· en· W7116877855 sur OpenAlexaffabout
Madeline Wood Alexander, Jane Paterson, Walter Swardfager, Sandra E. Black, Jennifer S Rabin

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostmenopausal womenCognitionPhysical activityAssociation (psychology)MenopausePhysical exerciseCognitive decline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Earlier age at menopause is a risk factor for cognitive decline and dementia. Carriers of the Met allele of the Val66Met polymorphism show decreased levels of brain-derived neurotrophic factor (BDNF), which is associated with worse cognitive outcomes. Previous research suggests that higher BDNF levels may help mitigate the cognitive deficits associated with estrogen depletion in postmenopausal women. Physical activity (PA) increases BDNF levels and might further counteract the effects of earlier menopause and/or Met allele carriage on cognitive outcomes. Despite these known associations, the combined influence of these factors remains unknown. Here, we investigated whether BDNF genotype, age at menopause, and PA interact to influence cognition in postmenopausal women. METHOD: We used baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging. BDNF Val66Met genotype was dichotomized as Met carriers (Met/Met or Met/Val) vs. non-carriers (Val/Val). Age at menopause was self-reported. PA was measured using the Physical Activity Scale for the Elderly (PASE) score. Global cognition was assessed with neuropsychological tests and quantified with a composite of standardized scores. Linear regression models were used to test independent and interactive associations of age at menopause, Met carriage, and PASE score on cognitive scores, adjusting for age, years of education, and testing language (English/French). RESULTS: We included N = 8,101 postmenopausal women (mean age=64.5±8.78 years, mean age at menopause=50.0±4.86 years, 33% Met carriers). In terms of independent effects, earlier menopause and lower PA were each associated with worse cognition (age at menopause: β = 0.070, p < .001; PA: β = 0.033, p = .001). However, Met carriage alone was not associated with cognition (β = 0.005, p = .81). Notably, there was a significant three-way interaction between age at menopause, Met carriage, and PA on cognition. Specifically, greater PA levels attenuated the influence of earlier menopause on worse cognition in Met carriers, but not in non-carriers (Figure 1; β = -0.048, p = .03). Sensitivity analysis adjusting for hormone therapy and vascular risk yielded similar results. CONCLUSION: These findings suggest that age at menopause, BDNF genotype, and PA synergistically influence cognition in postmenopausal women. Staying physically active may be particularly beneficial for cognitive health in women with the Met allele and an earlier age at menopause.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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