The relationship between chronic diseases and number of sexual partners: an exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated sex-specific associations between lifetime number of sexual partners and several health outcomes in a large sample of older adults in England. METHODS: We used cross-sectional data from 2537 men and 3185 women aged ≥50 years participating in the English Longitudinal Study of Ageing. Participants reported the number of sexual partners they had had in their lifetime. Outcomes were self-rated health and self-reported limiting long-standing illness, cancer, coronary heart disease, and stroke. We used logistic regression to analyse associations between lifetime number of sexual partners and health outcomes, adjusted for relevant sociodemographic and health-related covariates. RESULTS: Having had 10 or more lifetime sexual partners was associated with higher odds of reporting a diagnosis of cancer than having had 0-1 sexual partners in men (OR 1.69, 95% CI 1.01 to 2.83) and women (OR 1.91, 95% CI 1.04 to 3.51), respectively. Women who had 10 or more lifetime sexual partners also had higher odds of reporting a limiting long-standing illness (OR 1.64, 95% CI 1.15 to 2.35). No other statistically significant associations were observed. CONCLUSIONS: A higher lifetime number of sexual partners is associated with increased odds of reported cancer. Longitudinal research is required to establish causality. Understanding the predictive value of lifetime number of sexual partners as a behavioural risk factor may improve clinical assessment of cancer risk in older adults.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».