The burden of sleep disturbances and vasomotor symptoms on work productivity, activity impairment and healthcare resource use in perimenopausal and postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore relationships between sleep disturbances and vasomotor symptoms (VMS) with work productivity/activity impairment (WPAI) and healthcare visits among peri- and postmenopausal women. STUDY DESIGN: We analyzed data from peri- and postmenopausal women aged 40-65 years who participated in the National Health and Wellness 2019/2021 survey (in the US; N = 27,621) and 2017/2020 survey (in France, Germany, Italy, Spain, and the UK; N = 20,220). We used generalized linear regression to calculate adjusted estimated marginal means (EMMs) to assess differences between four subgroups based on self-reported sleep disturbances and VMS. MAIN OUTCOME MEASURES: Scores on the WPAI questionnaire (higher scores indicating worse outcomes); number of healthcare visits in the previous 6 months. RESULTS: Among postmenopausal women, those with symptoms had worse WPAI outcomes than those with neither type of symptom. The highest scores (worst outcomes) were seen for women with both symptoms: the EMMs for this group in the US survey, vs. those with neither symptom, were 11.9 % vs. 9.3 % for presenteeism, 12.8 % vs. 10.2 % for work productivity impairment, and 20.3 % vs. 16.2 % for activity impairment. Corresponding estimates for Europe were 17.4 % vs. 12.9 % for presenteeism, 18.8 % vs. 14.4 % for work productivity impairment, and 28.1 % vs. 20.9 % for activity impairment. Worse WPAI outcomes were not clearly observed in perimenopausal women with symptoms vs. those with no symptoms. However, both peri- and postmenopausal women with symptoms had more previous healthcare visits than those with neither symptom, especially those with sleep disturbances irrespective of co-occurring VMS. CONCLUSIONS: Sleep disturbances and VMS were associated with worse WPAI scores and more healthcare visits in postmenopausal women, indicating a need for effective management of these symptoms among this population.
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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 | 0,000 |
| 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 ».