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Enregistrement W1579856886 · doi:10.1002/0470846542.ch11

The Ageing Female Reproductive Axis II: Ovulatory Changes with Perimenopause

2002· article· en· W1579856886 sur OpenAlexaff
Jerilynn C. Prior

Notice bibliographique

RevueNovartis Foundation symposium · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensVancouver Hospital and Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvulationMedicineLuteal phaseProspective cohort studyEstrogenInternal medicineEndocrinologyGynecologyPhysiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perimenopause, a complex physiological transition for midlife women, begins with changes in experiences many years before cycles become irregular, oestradiol levels decrease or follicle-stimulating hormone levels increase. Erratic and average higher oestradiol levels as well as shorter luteal phase lengths and lower progesterone levels occur during perimenopause. These ovarian changes may be causally related to lower inhibin production but the dynamic prospective inter-relationships within women are not well documented. This review will first define perimenopause and then explore the limited published data on ovulatory characteristics in perimenopause. In addition, it will report preliminary prospective observational data on menstrual cycles and ovulation in initially ovulatory women followed through the perimenopause. Prospective data suggest that ovulation disturbances begin early in perimenopause and increase with irregular cycles. Combined with higher oestradiol levels they may cause menorrhagia. It is not yet known whether disturbances of ovulation relate to bone loss in perimenopausal, as in premenopausal, women. It is also not known whether progesterone therapy can effectively counteract the end organ (breast, endometrial, brain) effects of higher/erratic oestradiol levels and effectively treat perimenopausal vasomotor and other symptoms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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