Gender‐Based Differences and Menstrual Cycle‐Related Changes in Specific Diseases: Implications for Pharmacotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacists should be aware of gender-based differences and menstrual cycle-related changes in six diseases: asthma, arthritis, migraine, diabetes, depression, and epilepsy. In general, women report symptoms of physical illness at higher rates, visit physicians more frequently, and make greater use of other health care services than men. Whereas reasons for these gender differences are not fully clear, a combination of biologic, physiologic, social, behavioral, psychologic, and cultural factors most likely contributes. A significant percentage of women with asthma, arthritis, migraine, diabetes, depression, or epilepsy experience worsening of their disease premenstrually. The mechanism is unknown, but is speculated to be multifactorial because of many endogenous and exogenous modulators and mediators of each disease. As part of general therapy for cycle-related exacerbations of any one of these disorders, patients should be encouraged to use a menstrual calendar to track signs and symptoms for two to three cycles; if cyclic trends are identified, the women should anticipate exacerbations and avoid triggering factors. Cyclic modulation with pharmacotherapy may be attempted. If unsuccessful, a trial of medical ovulation suppression with a gonadotropin-releasing hormone (GnRH) analog may be warranted. If that is successful, continuous therapy with a GnRH analog and steroid add-back therapy or less expensive alternatives may be effective. If pharmacotherapy is impractical, hysterectomy and bilateral oophorectomy with estrogen replacement therapy is a last resort. Gender differences and menstrual cycle-related changes are important areas for clinical and mechanistic research.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».