MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7118125596 · doi:10.1210/clinem/dgaf699

Insulin Levels Early in Perimenopause Inform Vasomotor Symptom Incidence Across the Menopausal Transition

2025· article· en· W7118125596 sur OpenAlexafffund
Faria Athar, Sarah Gregory, Nicole M. Templeman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchOffice of Research on Women's HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of HealthDepartment of Health and Human Services, State Government of Victoria
Mots-clésVasomotorIncidence (geometry)InsulinMenopauseInsulin resistancePancreatic hormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Metabolic health affects the menopausal transition. Metabolic characteristics like body mass index (BMI) affect vasomotor syndrome incidence, but the role of elevated insulin, an early marker of metabolic dysfunction, remains understudied. OBJECTIVE: This work aimed to determine whether midlife insulin levels are associated with vasomotor symptom incidence or reproductive hormone trajectories. METHODS: Longitudinal analyses of community-based data from the Study of Women's Health Across the Nation (SWAN) were conducted. We analyzed the 704 SWAN participants (of 3302) without oophorectomy or hysterectomy who had metabolic data for age 47 and did not take insulin/medications for hyperglycemia. Mean fasting insulin at age 47 was 10.117 µIU/mL (SD = 6.711), with 27.0 BMI (SD = 6.6); the mean age of the final menstrual period for these participants was 51.0 years (SD = 2.3). Main outcome measures included vasomotor symptom timings and durations, and trajectories of estradiol (E2), follicle-stimulating hormone (FSH), and testosterone (T) across the menopausal transition. RESULTS: Higher insulin at age 47 predicted younger onsets of hot flashes and night sweats, longer durations of hot flashes and cold sweats, and greater T rise. BMI associations with vasomotor symptoms paralleled those of insulin, but BMI appeared more closely linked to slower E2 decline and blunted FSH rise. In Cox proportional hazards models, elevated age-47 insulin was associated with increased likelihood of hot flashes; this remained statistically significant with BMI and glucose as covariates. CONCLUSION: Perimenopausal fasting insulin and BMI show complementary but distinct associations with menopausal changes. Elevated insulin predicts earlier and prolonged vasomotor symptoms, and is associated with higher T.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,370 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism→Même sujetMenopause: Health Impacts and Treatments→Travaux en français237 207→