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Enregistrement W7117542863 · doi:10.31579/2578-8949/199

Women Live Longer Than Men (and Scientists Now Know Why) The Biology of Sex Difference

2025· article· W7117542863 sur OpenAlex
Rehan Haider

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDermatology and Dermatitis · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KarachiUniversity of Calgary
Mots-clésLongevityLife expectancySociocultural evolutionDiseaseVulnerability (computing)Public healthHealthy agingStressor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life expectancy consistently favors women across nearly all regions of the world, with females living 4–7 years longer than males on average. Although this trend has been observed for more than a century, recent advances in genomics, endocrinology, epidemiology, and behavioral sciences have provided clearer explanations for this biological and social phenomenon. This paper investigates the key scientific mechanisms responsible for women’s greater longevity, integrating evidence from molecular studies, lifestyle analyses, mortality trends, and cross-cultural research. Emerging evidence indicates that biological advantages—such as the presence of two X chromosomes, estrogen-mediated cardio protection, stronger innate immunity, and more efficient DNA repair pathways—contribute significantly to female survival. Meanwhile, men show higher early-life mortality, increased inflammation, faster telomere shortening, and greater vulnerability to age-related disease. Behavioral factors further widen the gap: men engage more frequently in high-risk activities, have higher rates of smoking and alcohol use, and are less likely to seek preventive healthcare. Sociocultural influences—including gendered occupational patterns and stress exposure—also modify lifespan outcomes. This study uses a mixed-method systematic review combined with secondary analysis of global mortality datasets to evaluate sex-specific determinants of longevity. Quantitative findings show significantly higher all-cause mortality among men, particularly from cardiovascular disease, injuries, and infectious diseases. Qualitative findings highlight social expectations, risk behavior, and healthcare-seeking patterns as additional contributors. Understanding why women live longer has implications for public health, aging research, healthcare planning, and gender-specific disease prevention. The study concludes that longevity differences result from a complex interplay of biology, behavior, and environment. Addressing modifiable male-specific risk factors may reduce mortality and extend life expectancy in men globally.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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