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Enregistrement W3087923353 · doi:10.4103/ijpvm.ijpvm_243_19

Beneficial Role of Calcium in Premenstrual Syndrome: A Systematic Review of Current Literature

2020· review· en· W3087923353 sur OpenAlexaboutno aff
Arman Arab, Nahid Rafie, Gholamreza Askari, Mina Taghiabadi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Preventive Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJadad scaleMedicineObservational studySystematic reviewScopusMeta-analysisMEDLINEInternal medicineCochrane Library

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since premenstrual syndrome (PMS) is one of the most common and debilitating disorders in women, risk factor modification is an urgent health priority. Therefore, this systematic review aimed to summarize and discuss the outcomes of observational and interventional studies in humans regarding the relationship between Calcium and PMS. PubMed, Scopus, ISI web of sciences and Google scholar were searched up to January 2019 to identify relevant studies. The Newcastle-Ottawa and Jadad scales were used for quality assessment. A total of 14 studies (8 interventional and 6 observational) met our inclusion criteria. Majority of the studies showed that not only serum calcium levels are lower in PMS subjects, but also calcium supplementation could significantly improve the incidence of PMS and its related symptoms. This systematic review suggests a beneficial role for calcium in PMS subjects. However, in order to draw a firm link between calcium and PMS, further dose-response clinical trials with larger sample size and better methodological design are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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