Ethnic variation in the onset age of menopause and its consequences on women’s health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Reproduction is a major determinant of health in women. To investigate whether female reproductive physiology is still evolving in different ethnic populations, the relationship between ethnicity and onset age of menopause was examined. The relationship between menopause and women’s health was additionally investigated to reflect on the increased risk of serious health conditions following the hormonal fluctuations associated with menopause. Methods: All data used to complete the study’s statistical analyses were obtained from the Study of Women’s Health Across the Nation (SWAN). Women from five ethnicities were included: African American, Chinese, Japanese, Caucasian, and Hispanic. The onset ages of early perimenopause, late perimenopause, and post-menopause were considered, as well as race and diagnoses of stroke, heart attack, osteoporosis, and diabetes. Both ANOVA and Tukey’s honestly significant difference (HSD) tests were performed. Results: We found that the population of Chinese women reached late perimenopause and the population of Japanese women reached both late perimenopause and post-menopause significantly later than African American women. The cohort of Hispanic women reached late perimenopause significantly earlier than most ethnicities, excluding African American women, and reached post-menopause significantly later than all ethnicities. Various associations between the onset of menopause and diagnoses of serious health conditions, including osteoporosis, heart attack, and stroke, were found, individually and in combination with other variables. Conclusions: The ethnicity-related variation found within the onset age of late perimenopause and post-menopause in the SWAN populations suggests that female reproductive changes are still evolving in different ethnicities. The associations found between menopause and women’s health suggest that menopause plays a substantial role in the diagnosis of serious health conditions such as heart attacks, stroke, and osteoporosis. Future studies should consider the impact of both biological (menopause) and non-biological factors on the variation seen in middle-aged women’s health and focus on practical applications in women’s healthcare.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».