Infertility and the Risk of Cardiovascular Disease: Findings From the Study of Women’s Health Across the Nation (SWAN)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in women globally. In recent years, attention has turned to infertility and pregnancy-related events as potential markers for early mortality and future CVD. METHODS: The Study of Women's Health Across the Nation (SWAN) is an ongoing longitudinal cohort study of women's health. Women aged 42-52 years with a uterus and ≤ 1 intact ovary, a menstrual period, and no hormone medications within 3 months before enrollment were eligible. Infertility was self-reported and defined as the inability to achieve pregnancy after 12 months of trying to conceive, or use of fertility medications for > 1 month. Outcomes included development of metabolic syndrome over a 7-year follow-up, and any atherosclerotic CVD event (ie, stroke, angina, myocardial infarction) over a 10-year follow-up. Cox proportional hazards models were used to calculate hazard ratios (HRs) for metabolic syndrome and CVD events in participants with infertility, with adjustment for relevant covariates. Participants without infertility were used as the comparison group. RESULTS: We included 2370 participants in the analysis of metabolic syndrome risk, and 2809 participants were included in the analysis of CVD event risk. Participants with self-reported infertility did not have a higher risk of developing metabolic syndrome (HR, 0.91; 95% confidence interval, 0.71-1.15) or experiencing CVD events (HR, 0.79; 95% confidence interval, 0.52-1.21) after adjusting for relevant covariates. CONCLUSIONS: Infertility was not associated with development of metabolic syndrome or CVD events in women; further research is required to investigate the effects of specific causes of infertility and fertility treatments on CVD outcomes.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».