Progesterone for hot flush and night sweat treatment – effectiveness for severe vasomotor symptoms and lack of withdrawal rebound
Notice bibliographique
Résumé
A controlled trial recently showed that oral micronized progesterone (Progesterone, 300 mg at h.s. daily) was effective for vasomotor symptoms (VMS) in 133 healthy early postmenopausal women. Here, we present subgroup data in women with severe VMS (50 VMS of moderate-severe intensity/wk) and also 1-mo withdrawal study outcomes. Women with severe VMS (n = 46) resembled the full cohort but experienced 10 VMS/d of 3 of 4 intensity. On therapy, the progesterone VMS number (#) decreased significantly more than placebo # to 5.5/day (d) versus 8/d (ANCOVA -2.0 95% CI: -3.5 to -0.4). Just after trial mid-point, a withdrawal substudy (D/C) was added--56 women were invited and 34 (61%) took part (progesterone 17; placebo 17). Those in the D/C cohort resembled the whole cohort. On stopping, VMS gradually increased--at D/C week 4, on progesterone, VMS daily # reached 78% and significantly less than baseline (-3.0 to -0.8) but placebo VMS # did not differ from run-in. In summary, progesterone is effective for severe VMS and does not cause a rebound increase in VMS when stopped. That progesterone may be used alone for severe VMS and unlike estrogen does not appear to cause a withdrawal rebound increases VMS treatment options.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».