Factors influencing healthy menopause among immigrant women: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many factors influence the menopausal transition and the complexity of this transition increases with the addition of immigration transition. This review aims to identify the factors that influence the menopausal transition for immigrant women based on ecosocial theory. METHODS: A scoping review of English publications was conducted according to PRISMA guidelines using CINAHL, AgeLine, MEDLINE, PsycINFO, ERIC, Nursing and Allied Health Database, PsycARTICLES, Sociology Database, and Education Research Complete. Thirty-seven papers were included for this review. RESULTS: The factors which influence the menopausal transition for immigrant women were grouped into three categories: (a) personal factors, (b) familial factors, and (c) community and societal factors. Personal factors include income and employment, physical and psychological health, perceptions of menopause, and acculturation. Familial factors include partner support, relationships with children, and balancing family, work, and personal duties. Community and societal factors encompassed social network, social support, healthcare services, traditional cultural expectations, and discrimination in host countries. CONCLUSIONS: Interventions addressing the menopausal transition for immigrant women should be designed considering different psychosocial factors and actively work to address systemic barriers that negatively impact their transition.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».