The association between age at menarche and depression: A systematic review and meta-analysis with meta-regression
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The existing literature presents conflicting findings regarding the relationship between Age At Menarche (AAM) and depression. Thus, to address this gap, this systematic review and meta-analysis aimed to evaluate current evidence to clarify the association between AAM and depression. METHODS: Medline (PubMed), Scopus, Embase, Web of Science, and Google Scholar were searched from 2000 until June 2024 to include cross-sectional, case-control, and cohort studies. The quality of the evidence was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) instrument. The odds ratio (OR) of depression and its 95 % Confidence Interval (95 % CI) were calculated using the random effects model and inverse variance method. The protocol is registered in PROSPERO, number CRD42024551838. RESULTS: From a total of 2175 search records, 13 studies were included comprising 434,838 participants with NOS scores ranging from 7 to 9. The present findings showed that early menarche is associated with significantly higher odds of depression compared to both normative AAM (OR = 1.36, 95 % CI: 1.20‒1.53) and late AAM (OR = 1.52, 95 % CI 1.22‒1.90). Also, females with later menarche had lower odds of depression compared to females with normal AAM (OR = 0.91, 95 % CI 0.76‒1.09); however, this association was not statistically significant. CONCLUSION: The present findings demonstrated that early menarche is associated with elevated odds of depression compared to females of both normative AAM and late AAM.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».