Psychological side-effects of clomiphene citrate and human menopausal gonadotrophin
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study evaluated the psychological side-effects of clomiphene citrate (CC) and hMG in women undergoing fertility treatment. METHOD: This study was a cross-sectional, self-report survey of 454 women at various stages of treatment for infertility. At the time of study, 139 women had not taken fertility drugs and 315 women had taken one or more cycles of CC or hMG. All subjects were asked to complete the State-Trait Anxiety Inventory (STAI). Women taking CC or hMG were also asked to complete a self-administered questionnaire on the side-effects of their medications. RESULT(S): In the CC group (n = 162) and hMG group (n = 153), 77.8% (126 of 162) and 94.8% (145 of 153) reported at least one side-effect, respectively. Irritability, mood swings, feeling down, and bloating had high frequencies in both CC and hMG groups, with a higher mean number of side effects reported in the hMG group (4.4 +/- 3.7 for the CC group and 6.8 +/- 3.7 for the hMG group, p < 0.001). There was no significant difference among the CC, hMG and no medication groups for mean state and trait anxiety scores. However, there were significant differences among the three side-effect groups (those who reported 1 to 4, 5 to 7, and more than 7 side-effects) for the mean scores of state (df = 2, F = 8.7, p < 0.001) and trait (df = 2, F = 11.9, p < 0.001) anxiety in women taking fertility drugs. CONCLUSION(S): Women taking CC or hMG reported high frequencies of psychological side-effects, and should be advised of these before treatment.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».