Notice bibliographique
Résumé
Introduction Estrogens are frequently prescribed to perimenopausal and postmenopausal women for control of menopausal symptoms such as hot flashes, vaginal dryness, and memory disturbances. More recently, estrogens have been recognized and used for long-term protection against chronic diseases related to estrogen deficiency, most notably osteoporosis and heart disease. Estrogens have diverse multisystemic effects (Ettinger, 1998) including those on the central nervous system and have, therefore, been implicated in maintaining normal cognitive function and possibly reducing the risk of Alzheimer's disease (Henderson, 1997). Estrogens have also been linked to a reduced risk of colorectal cancer. Use of estrogens is limited, however, due to stimulatory effects on both the uterus and the breast, as well as some troublesome side-effects. In the uterus, there may be an increase in the risk of uterine cancer even when progestins are given appropriately (Beresford et al., 1997). Furthermore, the body of epidemiologic data suggests an increase in the risk of breast cancer, at least after long-term (>5–10 years') use (Collaborative Group, 1997). The increased risk of deep venous thrombosis has also been recently described in epidemiologic studies. Side-effects such as breast tenderness and engorgement, vaginal bleeding with many hormone replacement regimens, and a perception that hormone use is associated with weight gain, headaches, and nausea are other symptoms which limit estrogen use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».