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Enregistrement W2791441822 · doi:10.1249/01.mss.0000084530.31478.df

Menstrual Disturbances in Athletes: A Focus on Luteal Phase Defects

2003· review· en· W2791441822 sur OpenAlexaff
Mary Jane De Souza

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuteal phaseAthletesMenstrual cycleFocus (optics)MedicineMenstruationPhase (matter)PsychologyGynecologyPhysiologyEndocrinologyInternal medicinePhysical therapyFollicular phaseHormoneChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subtle menstrual disturbances that affect the largest proportion of physically active women and athletes include luteal phase defects (LPD). Disorders of the luteal phase, characterized by poor endometrial maturation as a result of inadequate progesterone (P4) production and short luteal phases, are associated with infertility and habitual spontaneous abortions. In recreational athletes, the 3-month sample prevalence and incidence rate of LPD and anovulatory menstrual cycles is 48% and 79%, respectively. A high proportion of active women present with LPD cycles in an intermittent and inconsistent manner. These LPD cycles are characterized by reduced follicle-stimulating hormone (FSH) during the luteal-follicular transition, a somewhat blunted luteinizing hormone surge, decreased early follicular phase estradiol excretion, and decreased luteal phase P4 excretion both with and without a shortened luteal phase. LPD cycles in active women are associated with a metabolic hormone profile indicative of a hypometabolic state that is similar to that observed in amenorrheic athletes but not as comprehensive or severe. These metabolic alterations include decreased serum total triiodothyronine (T3), leptin, and insulin levels. Bone mineral density in these women is apparently not reduced, provided an adequate estradiol environment is maintained despite decreased P4. The high prevalence of LPD warrants further investigation to assess health risks and preventive strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations108
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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