Effect of exercise combined with phytoestrogens on quality of life in postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postmenopausal women seem to favor alternative therapies such as exercise and phytoestrogens as a substitute for potentially harmful hormone replacement therapy. Based on previous research, we hypothesized that phytoestrogens combined with exercise could have a synergic effect on women's health. OBJECTIVE: To verify whether phytoestrogens enhance the response to mixed training regarding menopausal symptoms and quality of life in postmenopausal women. METHODS: From a pool of women participating in a 6-month randomized, controlled exercise study, 21 received a placebo (mean age 58.3 ± 5.4 years, body mass index 29.8 ± 5.1 kg/m(2)) and 19 received phytoestrogen supplements (mean age 60.1 ± 3.4 years; body mass index 30.3 ± 4.6 kg/m(2)). Body weight, fat mass and lean body mass (dual-energy X-ray absorptiometry) were assessed. Quality of life was estimated by the Short Form-36 (SF-36) and Perceived Stress Scale-10 (PSS-10) questionnaires, and menopausal symptoms by the Kupperman index. All measurements were performed before and after the intervention. RESULTS: Although the Kupperman index and PSS-10 remained unchanged in both groups, the SF-36 Physical Component Summary and almost all the SF-36 subscales (except for role-emotional and mental health) increased only in the exercise group taking phytoestrogens (0.001 < p < 0.04). CONCLUSION: While phytoestrogens combined with mixed exercise were not sufficient to improve menopausal symptoms, it seemed to be a better strategy than exercise alone to improve the general quality of life in postmenopausal women.
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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 | 0,000 |
| 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 ».