Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the strength of evidence for treatments for premenstrual syndrome (PMS) and to derive a set of practical guidelines for managing PMS in family practice. QUALITY OF EVIDENCE: An advanced MEDLINE search was conducted from January 1990 to December 2001. The Cochrane Library and personal contacts were also used. Quality of evidence in studies ranged from level I to level III, depending on the intervention. MAIN MESSAGE: Good scientific evidence shows that calcium carbonate (1200 mg/d) and selective serotonin reuptake inhibitors are effective treatments for PMS. The most commonly used therapies (including vitamin B6, evening primrose oil, and oral contraceptives) are based on inconclusive evidence. Other treatments for which there is inconclusive evidence include aerobic exercise, stress reduction, cognitive therapy, spironolactone, magnesium, nonsteroidal anti-inflammatory drugs, various hormonal regimens, and a complex carbohydrate-rich diet. Although evidence for them is inconclusive, it is reasonable to recommend healthy lifestyle changes given their overall health benefits. Progesterone and bromocriptine, which are still widely used, are ineffective. CONCLUSION: Calcium carbonate should be recommended as first-line therapy for women with mild-to-moderate PMS. Selective serotonin reuptake inhibitors can be considered as first-line therapy for women with severe affective symptoms and for women with milder symptoms who have failed to respond to other therapies. Other therapies may be tried if these measures fail to provide adequate relief.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».