Interaction between postmenopausal hormone therapy and diabetes on cataract
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated whether postmenopausal hormone therapy (HT) use interacts with diabetes, a risk factor for several age-related eye diseases. METHODS: A cross-sectional analysis of women involved in the Canadian Longitudinal Study on Aging was performed. The random sample comprised of 15,320 community-dwelling women between ages 45 and 85 years old sampled from areas adjacent to 11 data collection centers across Canada. Information on menopausal status and HT were collected by self-report. Data on diabetes and eye disease were obtained by self-report of a physician diagnosis. Multivariable logistic regression was used. RESULTS: After adjusting for demographic, lifestyle, and health variables, a multiplicative interaction was identified such that HT use for 10 years or more was associated with a much higher odds of a report of cataract in women with type 2 diabetes (odds ratio = 2.44, 95% confidence interval 1.49, 3.99) but not in long-term HT users with no diabetes (odds ratio = 1.03, 95% confidence interval 0.87, 1.21) (interaction term P value = 0.013). HT use was not associated with glaucoma or macular degeneration. CONCLUSIONS: Long-term HT use and type 2 diabetes interact in their relationship with cataract. This novel finding should be confirmed. If confirmed, women with type 2 diabetes should be informed that long-term HT use increases their risk of cataract. : Video Summary:http://links.lww.com/MENO/A519.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».