Menopausal Status and Physical Performance in Middle Aged Women: A Cross-Sectional Community-Based Study in Northeast Brazil
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine associations between menopausal status and physical performance in middle-aged women from the Northeast region of Brazil. METHODS: Cross-sectional study of women between 40 to 65 years old living in Parnamirim. Women were recruited by advertisements in primary care neighborhood centers across the city. Physical performance was assessed by grip strength, gait speed and chair stands. Menopausal status was determined using the Stages of Reproductive Aging Workshop classification and women were classified in: premenopausal, perimenopausal or postmenopausal. Multiple linear regression analyses were performed to model the effect of menopausal status on each physical performance measure, adjusting for covariates (age, family income, education, body mass index, parity and age at first birth). RESULTS: The premenopausal women were significantly stronger and performed better in chair stands than perimenopausal and postmenopausal women. Gait speed did not vary significantly by menopausal status. In multivariate analyses, menopausal status remained statistically significant only for grip strength. In fully adjusted analyses, premenopausal women had grip strength mean of 2.226 Kgf (95% CI: 0.361 - 4.091) higher than the postmenopausal group. CONCLUSIONS: This study provides further evidence for the associations between menopause and physical performance in middle-aged women, since grip strength is weaker in peri and postmenopausal women compared to premenopausal, even adjusted for age and other covariates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».