The Medicalization of Menopause: Implications for Recruitment of Study Participants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early studies of menopause recruited sample populations from clinical settings; however, in the 1970s, populations drawn from health care settings were characterized as nonrepresentative because of symptom overreporting. This pilot study was carried out to test whether this characterization still holds true: that women who are drawn from clinical settings report more symptoms compared with women who are recruited from community and work sites. DESIGN: Open-ended interviews were carried out with patients aged 40-60 years in a physician's office (n = 50), in a chiropractor's office (n = 24), at two Breast Health Project sites (n = 50), and in several non-health care sites in the community (n = 81). Interviews were supplemented by anthropometrics and standardized return-by-mail questionnaires. RESULTS: Women who experienced hot flashes and sweating were more likely to report having spoken with a physician about menopause. However, women who were drawn from the clinical setting were not significantly more likely to describe hot flashes, sweats, or mood changes and were significantly less likely to report headaches in relation to menopause compared with a community sample. Women who were drawn from the physician's office were more likely to use hormone replacement therapy and to have had a hysterectomy. CONCLUSIONS: This study suggests that because of the medicalization of menopause, we need to rethink our assumptions about the characteristics of populations drawn from health care settings. In western Massachusetts, place of recruitment did not predict symptom frequency.
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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 | 0,313 | 0,525 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».