Individualized predictions of time to menopause using multiple measurements of antimüllerian hormone
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The ability of antimüllerian hormone (AMH) to predict age at menopause has been reported in several studies, and a decrease in AMH level has been found to increase the probability of menopause. The rate of decline varies among women, and there is also a variability of decline between women's cycles. As a result, individualized evaluation is required to accurately predict time of menopause. To this end, we have used the AMH trajectories of individual women to predict each one's age at menopause. METHODS: From a cohort study, 266 women (ages 20-50 y) who had regular and predictable menstrual cycles at the initiation of the study were randomly selected from among 1,265 women for multiple AMH measurements. Participants were visited at approximately 3-year intervals and followed for an average of 6.5 years. Individual likelihood of menopause was predicted by fitting the shared random-effects joint model to the baseline covariates and the specific AMH trajectory of each woman. RESULTS: In total, 23.7% of the women reached menopause during the follow-up period. The estimated mean (SD) AMH concentration at the time of menopause was 0.05 ng/mL (0.06 ng/mL), compared with 1.36 ng/mL (1.85 ng/mL) for those with a regular menstrual cycle at their last assessment. The decline rate in the AMH level varied among age groups, and age was a significant prognostic factor for AMH level (P < 0.001). Adjusting for age and body mass index, each woman had her own specific AMH trajectory. Lower AMH and older age had significant effects on the onset of menopause. Individualized prediction of time to menopause was obtained from the fitted model. CONCLUSIONS: Longitudinal measurements of AMH will enable physicians to individualize the prediction of menopause, thereby facilitating counseling on the timing of childbearing or medical management of health issues associated with menopause.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».