Age at natural menopause and its associated factors in Canada: cross-sectional analyses from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early onset of menopause is associated with long-term disease and higher mortality risks. Research suggests that age at natural menopause (ANM) varies across populations. Little is known about factors that affect ANM in Canadian women. OBJECTIVE: This study aims to estimate the median ANM and examine factors associated with earlier ANM among Canadian women. METHODS: Baseline data from the Tracking cohort of the Canadian Longitudinal Study on Aging was used for this analysis. The relation of sociodemographic, lifestyle, and health-related factors with ANM was examined among 7,719 women aged 40 and above. Nonparametric Kaplan-Meier cumulative survivorship estimates were used to assess the timing of natural menopause. Univariate and multivariate Cox proportional hazard regression models were used to characterize ANM and its association with relevant covariates. RESULTS: Overall, median ANM was 51 years. Having no partner, low household income and education levels, current and former smoking, and cardiovascular disease were all associated with an earlier ANM, whereas current employment, alcohol consumption, and obesity were associated with later ANM. CONCLUSIONS: These findings provide a national estimate of ANM in Canada and show the importance of lifestyle factors and health conditions in determining menopausal age. These factors might help in risk assessment, prevention and early management of chronic disease risk during the menopausal transition.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».