Past reproductive events as predictors of physical symptom severity during the menopausal transition
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Objective This study aims to determine whether the severity of physical symptoms experienced during perimenopause can be predicted by physical symptoms experienced during past reproductive events (ie, symptoms experienced during pregnancy, the postpartum period, the premenstrual phase, and hormonal contraceptive use). Methods Two hundred ninety perimenopausal and postmenopausal women completed a series of questionnaires pertaining to their menopausal symptoms and the severity of both physical and emotional symptoms experienced during past reproductive events. Results The severity of some physical symptoms experienced during past reproductive events predicted the severity of menopausal physical symptoms. Some symptoms experienced during the premenstrual phase (ie, pain, lack of concentration, and water retention) and physical symptoms experienced during pregnancy were the best unique predictors of menopausal physical symptoms. Conclusions The findings suggest that women with a history of more severe physical symptoms during periods of both low (ie, premenstrual phase) and high (ie, pregnancy) hormone exposure are at greatest risk for experiencing severe physical symptoms during the perimenopausal transition. This retrospective study investigates the extent to which physical symptoms experienced during past reproductive events (eg, the premenstrual phase, pregnancy, postpartum, etc) are associated with subsequent physical symptom severity during the menopausal transition.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».