Paroxetine increases estrogen and cognition in postmenopausal anxiety-depression patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effect of paroxetine on sex hormone levels and cognitive function in post-menopausal anxiety/depression patients.Methods Eighty-two post-menopausal patients who were diagnosed as anxiety/depression disorder and were not receiving hormone replacement therapy participated in aprospective,6-month,open-label naturalistic study.Patients were divided into an antidepressant treatment group(44cases)and a non-antidepressant treatment(control)group(38cases).We collected demographic data,sex hormone levels,psychological cognitive rating scale scores.Results Paroxetine significantly increased serum E2from(48.45±10.25)pg/mL to(57.24±14.65)pg/mL,while FSH declined from(50.56±16.78)mIU/mL to(28.90±11.34)mIU/mL(P0.05),LH also decreased from(24.18±6.25)mIU/mL to(18.43±4.55)mIU/mL(P0.05).Moreover,there were significant differences in E2,FSH,LH when comparing antidepressant group and control group after treatment.Meanwhile,HAM-A and HAM-D scores were decreased and MoCA-CV score was raised by paroxetine(P0.05).We also found a negative association between E2 and scores of HAM-A and HAM-D at pre and post-treatment of paroxetine(HAM-A:r=-0.27,r=-0.24;HAM-D:r=-0.65,r=-0.37),while a positive correlation between E2 and MoCA-CV scores at pretreatment of Paroxetine(r = 0.52,r = 0.47).Conclusions Paroxetine improves cognitive function in postmenopausal anxiety-depression patients,possibly by increasing endogenous estrogen discharge and delaying degeneration of the gonads.
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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 ».