The Influence of Female Reproductive Factors on Longevity: A Systematized Narrative Review of Epidemiological Studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This systematized review presents a synthesis of epidemiological studies that examine the association between female reproductive factors and longevity indicators. Methods: A comprehensive literature search was conducted using four bibliographic databases: OVID Medline, Web of Science, PubMed, and Google Scholar, including English language articles published until March 2022. Results from the search strategy yielded 306 articles, 37 of which were included for review based on eligibility criteria. Results were identified within the following nine themes: endogenous androgens and estrogens, age at first childbirth, age at last childbirth, parity, reproductive lifespan, menopause-related factors, hormone therapy use, age at menarche, and offspring gender. Results: Evidence that links reproductive factors and long lifespan is limited. Several female reproductive factors are shown to be significantly associated with longevity, yet findings remain inconclusive. The most consistent association was between parity (fertility and fecundity) and increased female lifespan. Age at first birth and parity were consistently associated with increased longevity. Associations between age at menarche and menopause, premature menopause, reproductive lifespan, offspring gender and longevity are inconclusive. Conclusion: There is not enough evidence to consider sex a longevity predictor. To understand the mechanisms that predict longevity outcomes, it is imperative to consider sex-specific within-population differences.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».