Depression, hormone therapy, and the menopausal transition among women aged 45 to 64 years using Canadian Longitudinal Study on aging baseline data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the association between menopausal status, hormone therapy (HT) use and the presence of depressive symptoms among middle-aged women in Canada. METHODS: Cross-sectional baseline data from 13,216 women aged 45 to 64 years from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) was used. The association between menopausal status (pre- vs postmenopausal) and self-reported symptoms of depression based on a score of 10 or more on the Center for Epidemiologic Studies Short Depression Scale-10 was assessed using logistic regression. Use and duration of use of HT, time since menopause, age at onset of menopause, and socioeconomic status and other contextual variables were explored for the association with depression. RESULTS: Overall, 18.4% of middle-aged women in the CLSA data were identified as depressed using the Center for Epidemiologic Studies Short Depression Scale-10. Based on the logistic regression models, women reporting premature menopause (before the age of 40 years) and postmenopausal women currently using HT had 1.45 (1.07-1.97) and 1.21 (1.02-1.44) greater odds of having depression. Chi-square analyses showed that women with depressive symptoms were more likely to have low education, low household incomes, live alone, be nulliparous, and have low social support. CONCLUSIONS: Our findings highlight the association between depression and premature menopause among midlife women. Current HT use may be a proxy for more severe menopausal vasomotor symptoms, a known risk factor for depressive symptoms. Identification of risk factors, including social determinants of health, age at menopause, and menopausal symptoms can help guide clinicians when assessing mental health. : Video Summary:http://links.lww.com/MENO/A576.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».