データマイニング: 精密分析レトロスペクティブデータ相関

調査員は、患者で測定される 10 のエストロゲン代謝物、8 つのアンドロゲン代謝物、2 つのプロゲステロン代謝物、4 つのコルチゾール代謝物、遊離コルチゾール、6 つの有機酸、8-ヒドロキシ-2'-デオキシグアノシン (8-OHdG)、およびメラトニンのリストを持っています。尿サンプルと患者の唾液サンプルのコルチゾールとコルチゾン。 研究者は、これらの尿中マーカーの精度の検証を強化し、これらのマーカーが患者の人口統計、症状、ホルモン療法の用量、および投与経路とどのように関連しているかを調べたいと考えています.

この研究には、日常的な臨床ケアから得られた既存のデータの分析が含まれます。 すべてのデータは匿名化され、結果の各セットには研究 ID 番号が付与されます。 キーは Danielle Martinot が保持し、元の Precision Analytical サンプルのアクセッション番号と新しい研究 ID (ID) のみが含まれます。 PI は識別用の PHI (保護された健康情報) にアクセスできません。

これらのデータは、次の仮説を評価するために使用されます。 2) コルチゾールの尿中代謝物は、唾液測定と比較して、体格指数およびコルチゾール産生に関連する症状とのより強い関連性を示します。 3) 生殖ホルモンと有機酸の尿値は、プロゲステロン クリームよりもエストロゲンとアンドロゲンの投与とより強く相関します。 4) 酸化ストレスの尺度である 8-OHdG とメラトニンは、年齢と BMI と相関します。 5) 尿中ホルモン測定は、加齢に伴うホルモン調節の変化を捉えます。