Ovarian hormones and chronic pain: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Most chronic noncancer pain (CNCP) conditions are more common in women and have been reported to worsen, particularly during the peak reproductive years. This phenomenon suggests that ovarian hormones might play a role in modulating CNCP pain. To this end, we reviewed human literature aiming to assess the potential role of ovarian hormones in modulating the following CNCP conditions: musculoskeletal pain, migraine headache, temporal mandibular disorder, and pelvic pain. We found 50 relevant clinical studies, the majority of which demonstrated a correlation between hormone changes or treatments and pain intensity, threshold, or symptoms. Taken together, the findings suggest that changes in hormonal levels may well play a role in modulating the severity of CNCP conditions. However, the lack of consistency in study design, methodology, and interpretation of menstrual cycle phases impedes comparison between the studies. Thus, while the literature is highly suggestive of the role of ovarian hormones in modulating CNCP conditions, serious confounds impede a definitive understanding for most conditions except menstrual migraine and endometriosis. It may be that these inconsistencies and the resulting lack of clarity have contributed to the failure of hormonal effects being translated into medical practice for treatment of CNCP conditions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».