Supplementary Material for: Mood and the Menstrual Cycle
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background:</i></b> Premenstrual mood symptoms are considered common in women, but such prevailing attitudes are shaped by social expectations about gender, emotionality and hormonal influences. There are few prospective, community studies of women reporting mood data from all phases of the menstrual cycle (MC). We aimed (i) to analyze daily mood data over 6 months for MC phase cyclicity and (ii) to compare MC phase influences on a woman’s daily mood with that attributable to key alternate explanatory variables (physical health, perceived stress and social support). <b><i>Method:</i></b> A random sample of Canadian women aged 18–40 years collected mood and health data daily over 6 months, using telemetry, producing 395 complete MCs for analysis. <b><i>Results:</i></b> Only half the individual mood items showed any MC phase association; these links were either with the menses phase alone or the menses plus the premenstrual phase. With one exception, the association was not solely premenstrual. The menses-follicular-luteal MC division gave similar results. Less than 0.5% of the women’s individual periodogram records for each mood item showed MC entrainment. Physical health, perceived stress and social support were much stronger predictors of mood (p < 0.0001 in each case) than MC phase. <b><i>Conclusions: </i></b>The results of this study do not support the widespread idea of specific premenstrual dysphoria in women. Daily physical health status, perceived stress and social support explain daily mood better than MC phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,534 | 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 tête enseignante, 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 ».