Patterns and prevalence of medication use across the menstrual cycle among healthy, reproductive aged women
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study is to characterize the patterns of medication intake in healthy, reproductive-age women not using hormonal contraception. METHODS: Two hundered fifty-nine healthy, premenopausal women (18-44 years of age) enrolled in the BioCycle Study (2005-2007) were followed over two menstrual cycles. Women were excluded if they were currently using oral contraceptives or other chronic medications. Over-the-counter and prescription medication use among participants was evaluated daily throughout the study via a diary assessing type of medication, dosage, units, and frequency. Medications were categorized as allergy, antibiotics, central nervous system (CNS), cold and cough, gastrointestinal, musculoskeletal, and pain medication based on primary active ingredient. Medication use within each category was assessed across standardized 28-day cycles to evaluate differences in use across cycle phases (i.e., early, middle, and late). RESULTS: Medication use was reported by 73% of participants. The most and least frequently used medications, respectively, were pain (69%) and musculoskeletal medications (1%). Pain, CNS, and antibiotic medication use varied significantly across the cycle, with pain and CNS medication more frequently reported during menses and antibiotics more frequently during the luteal phase. Allergy, cold and cough, gastrointestinal, and musculoskeletal medication use did not vary across the cycle. CONCLUSIONS: Patterns of medication use among reproductive age women vary across the menstrual cycle for certain types of medications, particularly in pain (e.g., Ibuprofen), antibiotics (e,g, Amoxicillin), and CNS (e.g., Adderall) medications. Future studies involving use of these types of medication in premenopausal women may need to consider the relationship of their use to the menstrual cycle. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».