Hormone Therapies and Menopause: Where Do We Stand in the Post-WHI Era?
Notice bibliographique
Résumé
The WHI study, its premature termination, and controversy over its findings have motivated patientsand physicians alike to seek lower-dose therapies for menopausal symptoms. Substantial data indicate that low-dose ET/EPT is effective in treating osteoporosis, hot flushes, vulvaginal dryness anditching, and sleeping difficulties. Furthermore, low-dose therapies are associated with a decrease inbreast tenderness compared to standard dose therapies. Some risks associated with standard-doseHT diminish with low-dose treatments. Risk of stroke and venous thromboembolism, for example, fall to placebo levels with low-dose therapies. The nebulous effects on breast cancer and colorectalcancer rates, as well as on risk of CHD, point to the need for further study of low-dose therapies. Inlight of suggestions that timing of HT may play a role in a therapy’s efficacy and safety, more study ofperimenopausal and younger postmenopausal patients is warranted. Such therapy should bestarted as close to the onset of menopause as possible. In addition, recent data suggest that hormone therapy should currently be limited to the lowest dose possible for the duration of timeneeded to alleviate menopausal symptoms and should be in accordance with the patient’s medicalhistory and risk status.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».