A Dermatologist’s Approach to Genitourinary Syndrome of Menopause
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genitourinary syndrome of menopause (GSM) is a debilitating condition caused by hypoestrogenism that presents with vaginal dryness and dyspareunia as well as other genital, sexual, and urinary symptoms. Previously known as atrophic vaginitis, the term GSM is now used. OBJECTIVE: To help familiarise dermatologists with diagnosing and managing GSM. METHODS: In total, 218 articles were identified and reviewed by 2 independent authors using PubMed. Articles included were from December 2005 to December 2015. Sixty-seven articles met our inclusion criteria. RESULTS: GSM is a clinical diagnosis, requiring the presence of symptoms that should be bothersome and not accounted for by another condition. A pH test may help with diagnosis as vaginal pH will be increased from acidic to neutral. The Papanicolaou test is not recommended because of poor clinical correlation. First-line treatment is low-dose local vaginal estrogen therapy, which has proven efficacy and safety. Serum estrogen levels are not significantly affected with the exception of creams containing high-dose conjugated equine estrogens. Other options have yet to be approved for use in Canada but show promise. CONCLUSION: GSM is a debilitating and common condition that suffers from barriers to diagnosis and treatment. Current treatments are well tolerated, rewarding, and effective with rapid onset.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».