Hormone-based models for comparing menstrual cycle and hormonal contraceptive effects on human resting-state functional connectivity.
Hormone-based models for comparing menstrual cycle and hormonal contraceptive effects on human resting-state functional connectivity.
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基于激素的模型，用于比较月经周期和激素避孕对人类静息状态功能连接的影响。
DOI：
10.1016/j.yfrne.2022.101036
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发表时间：
2022-10
影响因子：
7.4
通讯作者：
Petersen, Nicole
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Casto, Kathleen V.;Jordan, Timothy;Petersen, Nicole
关键词：
口服避孕药（OCs）被广泛使用，但由于其潜在的公共卫生后果研究不足。新兴的研究从单受试者、密集抽样的神经成像研究到人口水平的指标，都将OCs与大脑结构和功能的改变联系起来。根据OCs对大脑激素作用的影响，对其性腺功能低下、性腺功能亢进或混合状态的影响进行建模是一种有价值的方法，可以综合神经影像学研究的结果，并将OCs效应与月经周期阶段对大脑解剖学和功能的影响的研究结果进行比较。静息状态功能连通性研究为评估OCs在多个行为域基础上的内在网络连通性中的作用提供了强有力的工具。目前文献的优势（但不是共识）表明：(1)随着月经周期从低到高的孕酮状态进行，前额叶连通性增加，顶叶连通性减少；(2) oc倾向于模仿这种连接模式；因此(3)尽管内源性类固醇激素水平总体下降，OCs仍可能在大脑中产生高孕激素状态。还考虑了其他模型。
Oral contraceptives (OCs) are widely used yet understudied given their potential for public health consequences. Emerging investigations scaling from single-subject, dense-sampling neuroimaging studies to population-level metrics have linked OCs to altered brain structure and function. Modeling the hypogonadal, hypergonadal, or mixed state effects of OCs in terms of their impact on hormone action in the brain is a valuable approach to synthesizing results across neuroimaging studies and comparing OC effects to companion findings from research on menstrual cycle phase effects on brain anatomy and function. Resting-state functional connectivity studies provide a powerful tool to evaluate the role of OCs on the intrinsic network connectivity that underlies multiple behavioral domains. The preponderance (but not consensus) of the current literature indicates that (1) as the menstrual cycle proceeds from a low to high progesterone state, prefrontal connectivity increases and parietal connectivity decreases; (2) OCs tend to mimic this connectivity pattern; therefore (3) OCs may produce a hyperprogestogenic state in the brain, in spite of overall reductions in endogenous steroid hormone levels. Alternative models are also considered.
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影响因子：
4.9
作者：
Bennink, HJTC
通讯作者：
Bennink, HJTC
影响因子：
2.9
作者：
Broetzner, Christina P.;Klimesch, Wolfgang;Kerschbaum, Hubert H.
通讯作者：
Kerschbaum, Hubert H.
影响因子：
4.5
作者：
Cheslack-Postava, Keely;Keyes, Katherine M.;Koenen, Karestan C.
通讯作者：
Koenen, Karestan C.
DOI：
10.1073/pnas.0601417103
发表时间：
2006-09-12
影响因子：
11.1
作者：
Damoiseaux, J. S.;Rombouts, S. A. R. B.;Beckmann, C. F.
通讯作者：
Beckmann, C. F.
影响因子：
13.5
作者：
Bick AJ;Louw-du Toit R;Skosana SB;Africander D;Hapgood JP
通讯作者：
Hapgood JP