MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210730780 · doi:10.5539/gjhs.v14n3p1

Differences in Male Climacteric Symptoms by Aging Male’s Symptoms Scale and Coping Strategies with Aging among Rotating Night Shift Workers

2022· article· en· W4210730780 sur OpenAlexvenueno aff
Sachiko Kubo, Toshiyuki Yasui, Yukie Matsuura, Masahito Tomotake

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimactericCoping (psychology)FeelingMedicinePsychologyGerontologyPsychiatryClinical psychologyMenopauseInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to clarify how male rotating night shift workers cope with male climacteric symptoms and whether coping strategies are different depending on age. A self-administered questionnaire survey regarding coping strategies in male rotating night shift workers over the age of 20 years was performed. Male climacteric symptoms were evaluated by using the Aging Male’s Symptoms scale [AMS]. Of 1,891 questionnaires that were sent, 1,561 were collected. For all of the 16 symptoms, the most frequent strategy was to try to ignore and tolerate the symptoms and the second-most frequent strategy was to take time to relax. The proportions of men who ignored and tolerated psychological symptoms and sleep problems were high in all age groups. The proportions of men who ignored and tolerated the symptom of decline in the feeling of general well-being were high in men in their 20s and low in men in their 60s. The proportion of men who consulted a doctor for the symptom of joint and muscular pain was high in men in their 50s. The most frequent strategy for coping with male climacteric symptoms was to ignore and tolerate the symptoms and the second-most frequent strategy was to take time to relax. There was a difference in coping behavior depending on age in rotating night shift workers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetSleep and Work-Related FatigueTravaux en français237 207