Impact of lifetime lactation on the risk and duration of frequent vasomotor symptoms: A longitudinal dose–response analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between lifetime lactation and risk and duration of frequent vasomotor symptoms (VMS). DESIGN: Prospective cohort. SETTING: USA, 1995-2008. SAMPLE: 2356 parous midlife women in the Study of Women's Health Across the Nation. METHODS: Lifetime lactation was defined as the duration of breastfeeding across all births in months. We used generalised estimating equations to analyse risk of frequent VMS and Cox regression to analyse duration of frequent VMS in years. MAIN OUTCOME MEASURES: Frequent VMS (hot flashes and night sweats) were measured annually for 10 years, defined as occurring ≥6 days in the past 2 weeks. RESULTS: Overall, 57.1% of women reported hot flashes and 43.0% reported night sweats during follow-up. Lifetime lactation was inversely associated with hot flashes plateauing at 12 months of breastfeeding (6 months: adjusted odds ratio [AOR] 0.85, 95% confidence interval (CI) 0.75-0.96; 12 months: AOR 0.78, 95% CI 0.65-0.93) and was inversely associated with night sweats in a downward linear fashion (6 months: AOR 0.93, 95% CI 0.81-1.08; 18 months: AOR 0.82, 95% CI 0.67-1.02; 30 months: AOR 0.73, 95% CI 0.56-0.97). Lifetime lactation was associated with shorter duration of hot flashes and night sweats in a quadratic (bell-shaped) fashion. The association was strongest at 12-18 months of breastfeeding and significant for hot flashes (6 months: adjusted hazard ratio [AHR] 1.35, 95% CI 1.11-1.65; 18 months: AHR 1.54, 95% CI 1.16-2.03; 30 months: AHR 1.18, 95% CI 0.83-1.68). CONCLUSIONS: Longer lifetime lactation is associated with decreased risk and duration of frequent VMS.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».