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 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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».