Secular trends in age at menarche among women born between 1955 and 1985 in Southeastern China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improvements in socioeconomic conditions and population health have been linked to declining age at menarche. In China, secular trends in age at menarche following extensive economic reform during recent decades have not been thoroughly investigated. This study examined the overall trend in age at menarche and assessed differences in the rate of change of age at menarche over time, and between urban and rural populations and education levels in southeastern China. METHODS: Age at menarche was retrospectively collected from 1,167,119 Han Chinese women born 1955-1985, who registered in the Perinatal Health Care Surveillance System in 19 cities and counties in two southeast provinces during 1993-2005. Multivariable linear regression was used to estimate trends in age at menarche overall and stratified by urban/rural residence and education level. RESULTS: Age at menarche declined by 0.33 [95% CI 0.33, 0.32] years/decade overall, with the fastest decline in women born in 1966-1975. For the earliest birth cohorts (1955-1965), age at menarche declined faster in urban versus rural regions, and for women with high school education or above versus primary school or less. In contrast, age at menarche declined slower among urban women born 1976-1985, and among those with higher education born 1966-1985. CONCLUSIONS: Mean age at menarche declined for women born in 1955-1985 in southeast China. Further study is warranted to identify specific factors contributing to earlier age at menarche and associated health outcomes.
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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 ».