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Enregistrement W4410021268 · doi:10.1016/j.maturitas.2025.108378

Menopause and hair loss in women: Exploring the hormonal transition

2025· review· en· W4410021268 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Vasiliki Economopoulos, Avantika Mann, Tong Wang, Paradi Mirmirani

Notice bibliographique

RevueMaturitas · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenopauseMedicineEstrogenEndocrinologyFollicular phaseMenstruationHair lossMenstrual cycleInternal medicineHormonePhysiologySurgical MenopauseDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Menopause, which is defined as the cessation of menstruation, may be preceded by hormonal fluctuations during the transition to menopause, up to 10 years prior. During this time, hormonal changes, including the relative increase in androgens and the cessation of ovarian estrogen production directly impacts the hair follicle, which is an estrogen-sensitive tissue. These hormonal fluctuations can lead to alterations in the hair shaft and hair cycle, including decreased density, decreased caliber, and changes in hair texture. Additionally, loss of estrogen after the onset of menopause may lead to sub-optimal metabolic and vascular functioning of the follicular unit. The overall decline in hair density, appearance and manageability can have significant emotional impact and affect overall mental health, with feelings of stress, anxiety, and diminished self-esteem. In addition to the physiologic changes that can occur in the hair follicle during menopause, certain hair disorders, including female-pattern hair loss, telogen effluvium, and frontal fibrosing alopecia, have been noted with higher frequency in post-menopausal women.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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