Supplement use among a diverse sample of perimenopausal and menopausal women in rural Hawaiʻi
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Supplement use is common among women experiencing menopause and perimenopause. Previous studies have identified regional, cultural, and ethnic differences in supplement use patterns and have identified a high prevalence of supplement use among rural populations. The objective of this study was to characterize supplement use among an ethnically diverse population of perimenopausal and menopausal women living in a rural region of Hawaiʻi in the US. METHODS: From May to August 2023, women aged over 40 years presenting for care at an academic women's health clinic were recruited to participate in this cross-sectional study. A 10-minute survey including questions concerning demographic characteristics and supplement use was administered. Descriptive statistics were used to describe data obtained from the survey. RESULTS: One hundred participants completed the survey. Of these, most participants identified as Asian, White, or Native Hawaiian. Ninety-four percent of respondents reported using at least one supplement in the previous 6 months. Most participants (60%) used four or more supplements, and the mean monthly cost was US$55 (A$83). The most commonly reported supplements included vitamin D, calcium, a multivitamin, and magnesium. Health professionals were the most commonly identified source of information regarding supplement use (69%). The most common motivations for supplement use were promotion of general health (51%) and replacement of dietary deficiencies (11%). CONCLUSION: The prevalence of supplement use among perimenopausal and menopausal women in rural Hawaiʻi is higher than previously published measures of supplement use among similarly aged women in the continental US, the UK, and Canada. In the setting of such widespread use, clinicians caring for this population may consider initiating thoughtful discussions with patients on the risks and benefits of using these products.
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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) | 0,001 | 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 ».