Treating schizophrenia during menopause
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this review is to examine three questions: What are the risks and benefits of treating women with schizophrenia with hormone therapy (HT) at menopause? Should the antipsychotic regimen be changed at menopause? Do early- and late-onset women with schizophrenia respond differently to HT at menopause? METHODS: MEDLINE databases for the years 1990 to 2016 were searched using the following interactive terms: schizophrenia, gender, menopause, estrogen, and hormones. The selected articles (62 out of 800 abstracts) were chosen on the basis of their applicability to the objectives of this targeted narrative review. RESULTS: HT during the perimenopause in women with schizophrenia ameliorates psychotic and cognitive symptoms, and may also help affective symptoms. Vasomotor, genitourinary, and sleep symptoms are also reduced. Depending on the woman's age and personal risk factors and antipsychotic side effects, the risk of breast cancer and cardiovascular disease may be increased. Antipsychotic types and doses may need to be adjusted at menopause, as may be the mode of administration. CONCLUSIONS: Both HT and changes in antipsychotic management should be considered for women with schizophrenia at menopause. The question about differences in response between early- and late-onset women cannot yet be answered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».