Later age at menopause was associated with higher cognitive function in post-menopausal women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Menopause is a condition in which the menstrual periods have stopped for the last 12 months due to cessation of ovarial functions causing estrogen hormones to decrease. Various studies find that many factors affect cognitive function at post-menopausal age among others the decrease in estrogens, age at menopause, duration of menopause, and education. However, the effects have been subject to controversy. The aim of this study was to determine the relationship of age, age at menopause, estradiol level, and education with cognitive function among healthy post-menopausal women. METHODS A cross-sectional study was conducted involving 31 post-menopausal women between 50 to 75 years old. Data on age, age at menopause, and education were collected using a questionnaire. The estradiol levels were measured using an electrochemiluminescent immunoassay (ECLIA). The Indonesian version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA INA) was used to assess the cognitive function. Multiple linear regression was used to analyze the data. A p<0.05 was considered statistically significant.RESULTS Age (b=-0.086; 95% C.I.=-0.263-0.090; p=324) and estradiol levels (b=0.106; 95% C.I.=-0.018 -0.230; p=0.092) were not significantly associated with cognitive function. However, education (b=1.537; 95% C.I.=0.176-2.898; p=0.028) and age at menopause (b=0.364;0.056-0.671; p=0.022) were significantly associated with cognitive function. Age at menopause was the most influential factor of cognitive function (Beta=0.402) compared to education (Beta=0.394).CONCLUSION Later age at menopause could increase cognitive function in post-menopausal women. Our findings are that modifiable factors that delay age at menopause should receive attention, in order to promote cognitive function. Keywords: Age at menopause, estrogens, cognitive function, post-menopausal women
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».