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Enregistrement W2091716711 · doi:10.1002/ajhb.1081

Menopause, local biologies, and cultures of aging

2001· article· en· W2091716711 sur OpenAlexaffabout
Margaret Lock, Patricia Kaufert

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Human Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenopauseOsteoporosisDiseaseMedicineGerontologySurgical MenopausePopulationMenstruationEstrogenDemographyEndocrinologyInternal medicineSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Menopause marks the end of menstruation, once generally accepted as the closure of women's reproductive lives. The current medical view of menopause, however, is as a pathological event with its own distinct set of symptoms and diseases. Researchers have described women as facing a dramatic increase in the risk of heart disease, osteoporosis, stroke, and Alzheimer's, all as the result of the impact of changing hormone levels, particularly the decline in estrogen. The clinical literature has interpreted these findings in terms of the absolute necessity of replacing these lost hormones for all women who are menopausal regardless of any other physiological, social, or cultural characteristic they might possess. Using research done in Japan, Canada, and the United States, this paper challenges the notion of a universal menopause by showing that both the symptoms reported at menopause and the post-menopause disease profiles vary from one study population to the next. For most of the symptoms commonly associated with menopause in the medical literature, rates are much lower for Japanese women than for women in the United States and Canada, although they are comparable to rates reported from studies in Thailand and China. Mortality and morbidity data from these same societies are used to show that post-menopausal women are also not equally at risk for heart disease, breast cancer, or osteoporosis. Rather than universality, the paper suggests that it is important to think in terms of "local biologies", which reflect the very different social and physical conditions of women's lives from one society to another.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations322
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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