The Heritability of Premenstrual Syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to determine (1) the prevalence of premenstrual syndrome in a sample of twins and (2) the relative contribution of genes and environment in premenstrual syndrome. A group of 193 subjects inclusive of same gender twins (n = 176) and females from opposite sex twin sets (n = 17) entered the study. Heritability analysis used same gender twin data only. The probandwise concordance rate for the presence or absence of premenstrual syndrome was calculated and the heritability of premenstrual syndrome was assessed by a quantitative genetic model fitting approach using MX software. The prevalence of premenstrual syndrome was 43.0% and 46.8% in monozygotic and dizygotic twins, respectively. The probandwise concordance for premenstrual syndrome was higher in monozygotic (0.81) than in dizygotic twins (0.67), indicating a strong genetic effect. Quantitative genetic modeling found that a model comprising of additive genetic (A) and unique environment (E) factors provided the best fit (A: 95%, E: 5%). No association was found between premenstrual symptom and the following variables: belonging to the opposite gender twin set, birth weight, being breast fed and vaccination. These results established a clear genetic influence in premenstrual syndrome.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle