Notice bibliographique
Résumé
Many present studies have investigated the risk factors of depression in menopausal women; some paid attention to their living environment, and others focused on women themselves. This study will discuss the inner and outer effects that may affect depression in menopausal women in the US between 2000 and 2004. The data used in this study is from SWAN dataset. In this dataset, all participants took a 2-round cross-sectional survey from seven research centers across the US in 1994. 9 variables were selected, and eight were included in a logistic regression model, with whether the women are in depression being the dependent variable. The result(estimated coefficients, p-value) shows that the stress level(0.288, 0.000), if the participant was still upset about the illness of their family(0.657; 0.011), middle(0.504; 0.000) and high irritability level(0.991; 0.027) have a significant positive correlation with risk of depression; a little stress of being a mom(- 0.363; 0.040), extremely stressful of being a mom(-0.552; 0.048), their age(-0.052; 0.038) and if their menopausal status is posted by bilateral salpingo(-0.880; 0.011) have a significant negative correlation with risk of depression. However, further investigations on newer and broader populations need to be done to confirm the result more accurately.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».