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Enregistrement W6903368304 · doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0213

The Association between Female Reproductive Factors and Subjective and Objective Cognitive Function: a Cross-sectional Analysis from the Pingyin Cohort

2025· article· en· W6903368304 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionLogistic regressionAnthropometryBreastfeedingPopulationCohortCohort studyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCluster sampling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The association between female reproductive factors and cognitive function was unclear, there still lack studies on female reproductive factors and subjective cognitive function. Objective Exploring the relationship between female reproductive factors and subjective or objective cognitive function, and providing theoretical basis for the prevention and intervention of cognitive decline and dementia. Methods The baseline survey was conducted in July 2023 in Pingyin, Jinan (in three townships). After using a multi-stage cluster random sampling method, 2 165 valid participants aged 45-70 were recruited at baseline. We collected sociodemographic data, medical histories, lifestyle factors, and female reproductive factors through a self-designed comprehensive questionnaire. The subjective and objective cognitive function of participants were evaluated by the Subjective Cognitive Decline-Questionnaire 9 (SCD-Q9) and Montreal Cognitive Assessment Scale-Basic (MoCA-B), respectively. In addition, we also collected anthropometric data (included height and weight) and blood samples (to get APOE e4 alleles). Multivariate Logistic regression and Local weighted regression (Loess) were used to analyze the influence of female reproductive factors on cognitive function and to detect potential nonlinear relationships between age at menarche, age at menopause, length of reproductive period and MoCA-B scores. Results This study was based on a baseline population and included 1 044 postmenopausal women. The prevalence of abnormal SCD-Q9 scores was 48.37% (505/1 044), while the prevalence of abnormal MoCA-B scores was 67.43% (704/1 044). Women who had 3 or more children had a lower risk of subjective cognitive decline compared with those who had 1 or fewer children (OR=0.59, 95%CI=0.36-0.98). Women with a breastfeeding duration <6 months had a higher risk of subjective cognitive decline compared with those with a breastfeeding duration of 6-12 months (OR=3.69, 95%CI=1.03-13.16). Age at menarche >18 years (OR=1.91, 95%CI=1.09-3.35), age at menopause ≤45 years (OR=1.61, 95%CI=1.00-2.62), and reproductive period ≤30 years (OR=1.56, 95%CI=1.07-2.29) or >40 years (OR=2.22, 95%CI=1.05-4.72) were all associated with poorer objective cognitive function (P<0.05). Loess analysis revealed an inverted "J-shaped" relationship between age at menarche, age at menopause, reproductive period and MoCA-B scores. Conclusion Women with more children (≥3) have a lower risk of subjective cognitive decline and women with shorter breastfeeding duration (<6 months) have a higher risk of subjective cognitive decline. Age at menarche >18 years, early menopause (≤45 years), and excessively long or short reproductive periods are all associated with poorer objective cognitive function. We should pay attention to the influence of female reproductive factors on cognitive function in order to delay the process of cognitive decline.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

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Publié2025
Routes d'admission1
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