Comparative analysis of ovarian linear dimensions in adult and early old age women using sonography data

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to study the dynamics of ovarian parameters in women from the first period of adulthood to early old age measured by sonography.

Material and methods. The study used the results of an ultrasound examination of 81 women with normal pelvic dimensions, without reproductive organ pathology, having maximum two pregnancies in life history more than one year before the study. All participants gave their consent to routine examination. The procedure consisted of measuring the length, width, anteroposterior size and volume of the ovaries by transvaginal access according to standard protocols. The subjects were divided into three groups according to anatomical age classification. The first group consisted of 29 early adulthood women (22 to 35 years); the second group included 23 women in middle adulthood (36 to 56 years) and 29 early old age women (57 to 73 years).

Results. All the ovarian parameters decreased by early old age (p < 0.01). At the same time, a trend towards macroanatomic asymmetry of the ovaries with larger dimensions in the right side was revealed in each of the studied age periods (p > 0.05).

Conclusion. The results of a lifetime comparative analysis of the anatomical dimensions of the ovaries in women contribute to the knowledge of their age-specific structure and requires a future detailed study. A new knowledge is required to develop modern methods for preventing pathologies of the female reproductive system and to provide timely, high-quality medical care.

Keywords

About the authors

Anatolii А. Balandin

Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

Email: balandinnauka@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3152-8380

PhD, Associate professor of the Department of Normal, Topographic and Clinical Anatomy, Operative Surgery

Russian Federation, Perm

Anna S. Kobeleva

Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

Email: a.s.kobelevaa@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-1741-1316

methodologist of the Department of Normal, Topographic and Clinical Anatomy, Operative Surgery

Russian Federation, Perm

Irina A. Balandina

Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

Author for correspondence.
Email: balandina_ia@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4856-9066

PhD, Professor, Head of the Department of Normal, Topographic and Clinical Anatomy, Operative Surgery

Russian Federation, Perm

References

  1. Li Shu-Yun, Bhandary B, Gu X, De Falco T. Perivascular cells support folliculogenesis in the developing ovary. Proc Natl Acad Sci USA. 2022;119(41):e2213026119. https://doi.org/10.1073/pnas.2213026119
  2. Nicol B, Estermann MA, Humphrey H-C Yao, Mellouk N. Becoming female: Ovarian differentiation from an evolutionary perspective. Front Cell Dev Biol. 2022;10:944776. https://doi.org/10.3389/fcell.2022.944776
  3. Zhang Z, Huang L, Brayboy L. Macrophages: an indispensable piece of ovarian health. Biol Reprod. 2021;104(3):527-538. https://doi.org/10.1093/biolre/ioaa219
  4. Gasparyan SA, Vasilenko IA, Papikova KA, Drosova LD. Menopause: up the stairs leading down. Medical Council. 2020;(13):76-83. (In Russ.). [Гаспарян С.А., Василенко И.А., Папикова К.А., Дросова Л.Д. Менопауза: вверх по лестнице, ведущей вниз. Медицинский совет. 2020;(13):76-83]. https://doi.org/0.21518/2079-701X-2020-13-76-83
  5. Kotova OV, Akarachkova ES, Belyaev AA. Psychosomatic health problems in menopausal women. Clinical analysis in obsterics, gyneology and reproductology. 2021;1(3):28-32. (In Russ.). [Котова О.В., Акарачкова Е.С., Беляев А.А. Проблемы психосоматического здоровья у женщин в период менопаузы. Клинический разбор в акушерстве, гинекологии и репродуктологии. 2021;1(3):28-32]. https://doi.org/10.47407/kragr2021.1.3.000021
  6. Barbuk OA. Coronary Heart Disease in Menopausal Women: Peculiarities of Course, Diagnosis and Treatment. Lechebnoe delo. 2017;6(58):35-42. (In Russ.). [Барбук О.А. Ишемическая болезнь сердца у женщин в период менопаузы: особенности течения, диагностики и лечения. Лечебное дело. 2017;6(58):35-42].
  7. Kurmaev DP, Bulgakova SV, Zakharova NO. Parameters of functional activity in elderly and senile women with polymorbidity and risk of sarcopenia. Science and Innovations in Medicine 2021;6(3):33-37. (In Russ.). [Курмаев Д.П., Булгакова С.В., Захарова Н.О. Параметры функциональной активности у женщин пожилого и старческого возраста с полиморбидной патологией и риском развития саркопении. Наука и инновации в медицине. 2021;6(3):33-37]. https://doi.org/10.35693/2500-1388-2021-6-3-33-37
  8. Irgasheva SU, Sadirova SS. Ovarian function in different phenotypes of polycystic ovarysyndrome in women of reproductive age. New Day in Medicine. 2022;8(46):39-43.
  9. Zhu RY, Wong YC, Yong EL. Sonographic evaluation of polycystic ovaries. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2016;37:25-37. https://doi.org/10.1016/j.bpobgyn.2016.02.005
  10. Dumesic DA, Oberfield SE, Stener-Victorin E, et al. Scientific Statement on the Diagnostic Criteria, Epidemiology, Pathophysiology, and Molecular Genetics of Polycystic Ovary Syndrome. Endocr Rev. 2015;36(5):487-525. https://doi.org/10.1210/er.2015-1018
  11. Faddy MJ, Gosden RG. A model conforming the decline in follicle numbers to the age of menopause in women. Hum Reprod. 1996;11(7):1484-1486.
  12. Elmore S. Apoptosis: a review of programmed cell death. Toxicol Pathol. 2007;35(4):495-516. https://doi.org/10.1080/01926230701320337
  13. Rance NE. Menopause and the Human Hypothalamus: Evidence for the Role of Kisspeptin/Neurokinin B Neurons in the Regulation of Estrogen Negative Feedback. Peptides. 2009;30(1):111-122. https://doi.org/10.1016/j.peptides.2008.05.016
  14. Morozova EA, Linkova NS, Polyakova VO, Kvetnoy IM. Ovaries: ontogenesis and aging. Advances in gerontology. 2011;24(3):393-396. (In Russ.). [Морозова Е.А., Линькова Н.С., Полякова В.О., Кветной И.М. Яичники: онтогенез и старение. Успехи геронтологии. 2011;24(3):393-396].
  15. Coss D. Regulation of Reproduction via Tight Control of Gonadotropin Hormone Levels. Mol Cell Endocrinol. 2018;463:116-130. https://doi.org/10.1016/j.mce.2017.03.022
  16. Mattson MP, Arumugam TV. Hallmarks of Brain Aging: Adaptive and Pathological Modification by Metabolic States. Cell Metab. 2018;27(6):1176-1199. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.05.011
  17. Jorgensen C, Wang Z. Hormonal Regulation of Mammalian Adult Neurogenesis: A Multifaceted Mechanism. Biomolecules. 2020;10(8):1151. https://doi.org/10.3390/biom10081151
  18. Sohrabji F, Okoreeh A, Panta A. Sex hormones and stroke: beyond estrogens. Horm Behav. 2019;111:87-95. https://doi.org/10.1016/j.yhbeh.2018.10.010
  19. Balandin AA, Zheleznov LM, Balandina IA. Comparative immunohistochemical characteristics of the glioarchitectonics of the thalamus of a young and senile person. Journal of Anatomy and Histopathology. 2021;10(4):14-18. (In Russ.). [Баландин А.А., Железнов Л.М., Баландина И.А. Сравнительная иммуногистохимическая характеристика глиоархитектоники таламуса человека молодого и старческого возраста. Журнал анатомии и гистопатологии. 2021;10(4):14-18]. https://doi.org/10.18499/2225-7357-2021-10-4-14-18
  20. Katerlina IR, Izranov VA, Solovieva IG, et al. Functional asymmetry of brain hemispheres and morphological asymmetry of thyroid gland. Novosibirsk State University Vestnik. 2010;8(1):129-132. (In Russ.). [Катерлина И.Р., Изранов В.А., Соловьева И.Г., Рымар О.Д., Насонова Н.В., Абрамов В.В. Межполушарная асимметрия головного мозга и морфологическая асимметрия щитовидной железы. Вестник Новосибирского государственного университета. 2010;8(1):129-132].
  21. Hamada H. Molecular and cellular basis of left–right asymmetry in vertebrates. Proceedings of the Japan Academy. Series B, Physical and biological sciences. 2020;96(7):273-296. https://doi.org/10.2183/pjab.96.021
  22. Balandin AA, Zheleznov LM, Balandina IA. Comparative characteristics of human thalamus parameters in the first period of mature age and in senile age in mesocephals. The Siberian Scientific Medical Journal. 2021;41(2):101-105. (In Russ.). [Баландин А.А., Железнов Л.М., Баландина И.А. Сравнительная характеристика параметров таламусов человека в первом периоде зрелого возраста и в старческом возрасте у мезоцефалов. Сибирский научный медицинский журнал. 2021;41(2):101-105]. https://doi.org/10.18699/SSMJ20210214
  23. Hou M, Fagan MJ. Assessments of bilateral asymmetry with application in human skull analysis. PLoS One. 2021;16(10):e0258146. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0258146

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Echogram of the ovary of a 30-year-old woman.

Download (1MB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Balandin A.А., Kobeleva A.S., Balandina I.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».