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Enregistrement W2527523489 · doi:10.1016/j.jsxm.2016.09.012

Differential Effects of Cyproterone Acetate vs Spironolactone on Serum High-Density Lipoprotein and Prolactin Concentrations in the Hormonal Treatment of Transgender Women

2016· article· en· W2527523489 sur OpenAlexafffundabout
Raymond Fung, Miriam Hellstern-Layefsky, Camille Tastenhoye, Iliana C. Lega, Leah S. Steele

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalWomen's College HospitalUniversity of TorontoToronto East General Hospital
Organismes subventionnairesRotman School of Management, University of TorontoUniversity of TorontoToronto East General Hospital Foundation
Mots-clésSpironolactoneCyproterone acetateInternal medicineProlactinMedicineEndocrinologyAntiandrogenContext (archaeology)CyproteroneTestosterone (patch)TransgenderAndrogenHormonePsychologyAldosteroneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Spironolactone and cyproterone acetate (CPA) are the two main antiandrogen medications used in feminizing hormone therapy in transgender women. Previous studies have suggested that these two agents might have opposite effects on high-density lipoprotein (HDL) level when used in this context, and limited data have suggested CPA increases prolactin more than spironolactone. AIM: To compare the effects of spironolactone and CPA on HDL and prolactin serum concentrations in transgender women. METHODS: A retrospective chart review was conducted at three clinical sites in Toronto, Ontario, Canada. Patients were selected if they (i) identified as a transgender woman, (ii) had newly started spironolactone or CPA with estrogen or restarted spironolactone or CPA after a washout period of at least 6 months, and (iii) had not used other antiandrogens within the previous 6 months. MAIN OUTCOME MEASURES: HDL and prolactin concentrations between the two treatment groups at baseline and at 12 months. RESULTS: Eighty-two patients were included in the spironolactone group and 31 patients were included in the CPA group. Baseline HDL and prolactin levels were not significantly different between the two groups. At 12 months, HDL increased by 0.10 mmol/L (SD = 0.24) in the spironolactone group but decreased by 0.07 mmol/L (SD = 0.21) in the CPA group (P = .002). The difference remained significant after adjusting for baseline HDL, use of lipid-lowering drugs, and age. The change in prolactin was +3.10 μg/L (SD = 5.70) in the spironolactone group and +11.8 μg/L (SD = 8.63) in the CPA group (P < 0.001). This difference also remained significant after adjusting for baseline prolactin level. CONCLUSION: These data suggest that spironolactone use in transgender women increases HDL levels and that CPA has the opposite effect. CPA also is associated with a larger increase in prolactin. These factors should be considered when choosing between these two antiandrogen agents.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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