Education level is associated with the occurrence and timing of hysterectomy: A cohort study of Canadian women
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hysterectomy is a common surgery with discernible practice variations that could be influenced by socioeconomic factors. We examined the association between level of educational attainment and the occurrence and timing of hysterectomy in Canadian women. MATERIAL AND METHODS: We conducted a prospective cohort study of 30 496 females in the Alberta's Tomorrow Project (2000-2015) followed approximately every 4 years using self-report questionnaires. Educational attainment was defined as high school diploma or less, college degree, university degree (reference group), and postgraduate degree. We used logistic regression analyzing hysterectomy occurrence at any time and before menopause, separately, and flexible parametric survival models analyzing hysterectomy timing with age as the time scale. Multivariable models controlled for race/ethnicity, rural/urban residence, parity, oral contraceptive use, and smoking. RESULTS: Overall, 39.1% of females reported a high school diploma or less, 28.9% reported a college degree, 23.5% reported a university degree, and 8.5% reported a postgraduate degree. A graded association was observed between lower education and higher odds of hysterectomy (high school or less: adjusted odds ratio [AOR] 1.68, 95% CI 1.55-1.82; college degree: AOR 1.58, 95% CI 1.45-1.72); results were similar for premenopausal hysterectomy. A graded association between lower education and earlier timing of hysterectomy was also observed up to approximately age 60 (eg at age 40: high school or less adjusted hazard ratio [AHR] 1.61, 95% CI 1.49-1.75; college degree AHR 1.53, 95% CI 1.40-1.67). CONCLUSIONS: Women with lower levels of education were more likely to experience hysterectomy, including hysterectomy before menopause and at younger ages.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».