Socioeconomic variations in the proportions of stroke attributable to reproductive profiles among postmenopausal women in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This prospective study aimed to examine the individual and combined population attributable fractions (PAFs) of stroke and its subtypes associated with reproductive factors among Chinese postmenopausal women, highlighting variations across socioeconomic status (SES) stratas. METHODS: Data were from 138,873 Chinese postmenopausal women enrolled in the China Kadoorie Biobank. Reproductive factors evaluated in this study included early age at menarche, early age at menopause, advanced age at first live birth, high parity, history of stillbirth, history of miscarriage or termination, and non-lactation. PAFs were calculated using hazard ratios, estimated using Cox proportional hazard regression, and prevalence of the seven reproductive factors. PAF for each reproductive risk factor and combined PAFs for all factors were estimated in total population and across SES classes. RESULTS: Of the 138,873 included participants, 17,042 developed strokes during a median follow-up period of 8.9 years. Across SES classes, the greatest attributable fractions of total stroke cases were observed for high parity among low-SES women (PAF 17.2%, 95% confidence interval [CI] 13.7%, 20.6%), history of miscarriage or termination among medium-SES women (PAF 11.4%, 95% CI 8.2%, 14.5%), and no history of lactation among high-SES women (PAF 3.1%, 95% CI 1.7%, 4.9%). A multiplicatively estimated 20.5% (95% CI 20.4%, 20.5%) and 3.1% (95% CI 1.7%, 4.9%) of stroke cases were attributable to the seven reproductive risk factors in low-SES and high-SES women, respectively. CONCLUSIONS: A large fraction of stroke cases among Chinese postmenopausal women were associated with reproductive factors. Targeted cardiovascular prevention strategies are warranted among women with different SES to mitigate risks associated with different reproductive profiles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».