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Enregistrement W4401427857 · doi:10.1080/13825585.2024.2386314

Critical menarche age for late-life dementia and the role of education and socioeconomic status

2024· article· en· W4401427857 sur OpenAlexaff
Sotiria Moza, Nikolaos Scarmeas, Mary Yannakoulia, Efthimios Dardiotis, Georgios M. Hadjigeorgiou, Paraskevi Sakka, Mary H. Kosmidis

Notice bibliographique

RevueAging Neuropsychology and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensAlzheimer Society of Canada
Organismes subventionnairesEuropean Social Fund
Mots-clésSocioeconomic statusPsychologyDementiaMenarcheGerontologyDevelopmental psychologyLife course approachDemographyMedicineDiseaseSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estrogen exposure during menstrual years has been associated with late-life neuroprotection. We explored the presence of an age-sensitive menarche window for cognition in old age and the impact of socioeconomic status and education. We compared neuropsychological performance of 1082 older women [MeanAGE = 72.69 (5.48)] with menarche in childhood, early-, mid-, and late-adolescence and dementia prevalence, severity, and type, including the effects of education and socioeconomic status. Adjusting for covariates, menarche at 11–14 years of age was associated with better memory, executive and global cognitive functioning in old age, and stronger positive effects of education and socioeconomic status on cognition than those with menarche at 15–17 years. We found a critical age window for the neuroprotective effects of estrogens during early adolescence, putting women with later menarche at higher risk for cognitive decline. Effects of socioeconomic status and education in adulthood should be a focus of future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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