Menstrual Patterns during the Inception of Perimenopause: What Are the Predictors and What Do They Predict?
Notice bibliographique
Résumé
Using data from a British national cohort of women born in 1946, this study aims to identify menstrual patterns during the first year of perimenopause (based on the frequency of periods, the numbers of days bled each month, and menstrual flow) to see if they are related to health and behaviors earlier in adult life and if they predict entry into menopause and hormone replacement therapy (HRT) use. Three groups of women were identified using cluster analysis: those who experienced more of these characteristics, those who experienced less, and those who experienced few changes. In polychotomous logistic regression models, the likelihood ratio tests indicated that parity and body mass index (BMI) were significant at the 5% level. The odds ratios from the parity models showed a gradient, with women from the Less cluster being most likely to have no children and those from the More cluster most likely to have at least one child. A similar gradient was detected for BMI, with the Less cluster tending to be underweight. The Less cluster came into menopause significantly faster than the Same and the More groups, where the estimated hazard ratios (HR) (95% confidence interval [CI]) were, respectively, 0.61 (0.37-0.99) and 0.24 (0.11-0.52). There was no association between the clusters and later HRT use. The findings suggest that menstrual characteristics should be more carefully studied in population studies of the climacteric.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».