Sex & menopause related differences in vascular health and rsFMRI connectivity in middle‐aged adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Menopause is associated with hormonal changes that can impact vascular health and brain function, including resting‐state functional connectivity (rsFC). Declines in estrogen have been linked to memory disruptions and altered connectivity in networks supporting cognition 1 . Vascular risk (VR) factors, such as cholesterol, blood pressure (BP), and BMI, may exacerbate these effects, particularly in postmenopausal females 2,3 . Understanding how menopause and VR influence rsFC is crucial for identifying mechanisms underlying memory decline and informing strategies to support cognitive health in aging females. Method We conducted two complementary analyses to (1) investigate how VR factors influence rsFC between males vs. females and (2) examine whether menopause status in middle‐aged females influences these associations. Rs‐fMRI data was collected from 42 premenopausal, 41 postmenopausal and 39 male participants. FC matrices were computed using 200 cortical ROIs 4 and 4 hippocampal ROIs 5 . VR was assessed using measures of BMI, exercise, education, age, cholesterol, and systolic BP. VR factors were entered as behavioral vectors in two‐group B‐PLS analyses (Analysis #1: males vs. females; Analysis #2: premenopausal vs. postmenopausal females) to identify group‐specific rsFC patterns. Result Analysis 1 identified both similarities and differences in the effect of VR on rsFC in males and females. Both sexes exhibited increased FC between hippocampus (HC) and other cortical networks, and decreased FC between Dorsal and Ventral Attention networks (DAN, VAN) for individuals with higher cholesterol, who also exercised regularly. In males this pattern was also associated with BMI. In females this pattern of FC was also associated with higher BP, and older age. In addition, females uniquely showed increased FC between DAN and Control (CON) and Default Mode (DMN) networks, respectively, which was also related to increased cholesterol, BP, age and regular exercise. Analysis 2 indicated the effects observed in females in Analysis 1 were driven by postmenopausal females. Conclusion Sex and menopause status shape the relationship between VR and rsFC. Females appear more vulnerable to VR‐related rsFC changes, particularly postmenopausal females, where cholesterol, age, and BP affected rsFC involving the hippocampus, DMN, DAN, and Control networks. Interestingly, BMI was not associated with rsFC in females, but was in males.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».