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Enregistrement W1574920241 · doi:10.1002/j.2051-5545.2008.tb00180.x

The unique challenges of managing depression in mid‐life women

2008· article· en· W1574920241 sur OpenAlexaff
Lorraine Dennerstein, Cláudio N. Soares

Notice bibliographique

RevueWorld Psychiatry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Depression (economics)MoodPsychosocialMenopausePsychiatryPopulationQuality of life (healthcare)GerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout most of their lives, women are at a greater risk of becoming depressed than men. Some evidence suggests that this heightened risk is associated with increased sensitivity to the hormonal changes that occur across the female reproductive lifecycle. For some women, the peri-menopause and early post-menopausal years may constitute a "window of vulnerability" during which challenging physical and emotional discomforts could result in significant impairment in functioning and poorer quality of life. A number of biological and environmental factors are independent predictors for depression in this population, including the presence of hot flashes, sleep disturbance, history of severe premenstrual syndrome or postpartum blues, ethnicity, history of stressful live events, past history of depression, body mass index and socioeconomic status. This paper explores the current knowledge on the complex associations between mood changes and aging in women. More specifically, the biological aspects of reproductive aging and their impact on mood, psychosocial factors, lifestyle, and overall health are reviewed. In addition, evidence-based hormonal and non-hormonal therapies for the management of depression and other complaints in midlife women are discussed. Ultimately, this article should help clinicians and health professionals to address a challenging clinical scenario: a preventive and effective strategy for the management of depression in the context of the menopausal transition and beyond.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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