Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Menopausal transition and early postmenopausal years have been described as a "window of vulnerability" for the development of depressive symptoms or depression (new or recurrent) in some women. This article aims to review contributing factors to the emergence of menopause-related depression, some of the key challenges to its proper identification and management, and evidence on effective treatment strategies. METHODS: A body of evidence (animal data, epidemiologic studies, and clinical studies) was reviewed to disentangle some of the complex interactions between changes in sex hormones and reproductive function, physical health, and mood in midlife women. Special focus was given to the window of vulnerability framework. RESULTS: Despite evidence of a critical window for new onset of depression, a prior depressive episode (particularly if related to reproductive events) remains the strongest predictor of mood symptoms or depression during midlife years. Vasomotor symptoms, anxiety, and other health-related issues also modulate the risk for depression. Mechanistically, estrogen plays an important role in mood and cognitive regulation. Transdermal estradiol, as well as serotonergic and noradrenergic antidepressants, have shown efficacy in the management of depression in this population. Other evidence-based treatment options (hormonal, pharmacologic, and behavioral) are available to clinicians and health professionals. CONCLUSIONS: A more comprehensive diagnostic approach should be used in symptomatic midlife women. Ultimately, researchers hope to develop preventive strategies and treatments that could be tailored to multiple symptom domains and improve overall functioning.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».