The global prevalence of primary ovarian insufficiency and early menopause: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to estimate the global prevalence of primary ovarian insufficiency (POI) and early menopause (EM).Methods: A comprehensive literature search was performed in several databases to retrieve relevant English articles published between 1980 and 2017. To assess the methodological quality of the studies, the Newcastle-Ottawa Scale was used. The heterogeneity of results across the studies was assessed using Cochran’s Q test and quantified by the I2 statistic. Prevalence estimates of all studies were pooled using a random-effects meta-analysis model at a confidence level of 95%.Results: A total of 8937 potentially relevant articles were identified from the initial searches. Thirty-one studies met the inclusion criteria and were included in this meta-analysis. The pooled prevalence of POI and EM was calculated as 3.7% (95% confidence interval: 3.1, 4.3) and 12.2% (95% confidence interval: 10.5, 14), respectively. The prevalence of POI was higher in medium and low Human Development Index countries. The prevalence trend did not change over time.Conclusion: The prevalence of POI and EM in women is considerable. The results of this study could contribute to consciousness-raising of health policy-makers toward the necessity of prioritizing, planning, and allocating health resources as preventive and treatment interventions for these 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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».