Understanding age at menarche: Environmental and demographic influences over a quarter century in India
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the factors influencing the age of menarche in various Indian states over a quarter century from 1992 to 2019, with the aim of understanding how climate change and demographic factors have shaped menarche timing. Data from the Indian Demographic and Health Survey (DHS) for 1992-93 and 2019-21, along with climate data from NASA's POWER project, were analyzed using a cross-sectional study design, including 23,083 respondents from 1992 and 45,329 from 2019. Across most states, a slight decrease in age at menarche was observed, with the exception of Maharashtra, which showed an increase. Higher specific humidity was associated with earlier onset of menarche, whereas higher temperatures correlated with delayed onset. Improvements in educational attainment, particularly higher education levels, were strongly linked to earlier menarche, indicating that demographic changes had a significant influence. The findings highlight the need for public health interventions that improve nutrition, healthcare access, and educational programs to promote health awareness. Ongoing monitoring of climatic impacts on health is essential for understanding and mitigating the effects of environmental changes on menarche timing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».