Gender‐related protection from or vulnerability to severe CNS diseases: Gonado‐structural and/or gonado‐activational? A meta‐analysis of relevant epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A vast scientific literature has dealt with gender-specific risk for brain disorder. That field is evolving toward a consensus to the effect that the estrogen hormone family is outstandingly and uniquely neuroprotective. However, the epidemiology relevant to this general outlook remains piecemeal. METHOD: The present investigation strategically formats the relevant epidemiological findings around the world in order to quantitatively meta-analyze gender ratio of risk for a variety of relevant severe central nervous system (CNS) diseases at all three gonadal stages of the life cycle, pre pubertal, post adolescent/pre menopausal, and post menopausal. RESULTS: The data quantitatively establish that (1) no single epidemiological study should be cited as evidence of gender-specific neuroprotection against the most common severe CNS diseases because the gender-specific risk ratios are contradictory from one study to the other; (2) risk for severe CNS disease is indeed significantly gender-specific, but either gender can be protected: it depends on the disease, not at all on the age bracket. CONCLUSION: Our assay of gender-specific risk for severe brain disease around the world has not been able to support the idea according to which any one gender-prevalent gonadal steroid hormone dominates as a neuroprotective agent at natural concentrations.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».