Guidelines for the evaluation and treatment of perimenopausal depression: summary and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
There is a new appreciation of the perimenopause - defined as the early and late menopause transition stages as well as the early postmenopause - as a window of vulnerability for the development of both depressive symptoms and major depressive episodes. However, clinical recommendations on how to identify, characterize and treat clinical depression are lacking. To address this gap, an expert panel was convened to systematically review the published literature and develop guidelines on the evaluation and management of perimenopausal depression. The areas addressed included: 1) epidemiology; 2) clinical presentation; 3) therapeutic effects of antidepressants; 4) effects of hormone therapy; and 5) efficacy of other therapies (eg, psychotherapy, exercise, and natural health products). Overall, evidence generally suggests that most midlife women who experience a major depressive episode during the perimenopause have experienced a prior episode of depression. Midlife depression presents with classic depressive symptoms commonly in combination with menopause symptoms (ie, vasomotor symptoms, sleep disturbance), and psychosocial challenges. Menopause symptoms complicate, co-occur, and overlap with the presentation of depression. Diagnosis involves identification of menopausal stage, assessment of co-occurring psychiatric and menopause symptoms, appreciation of the psychosocial factors common in midlife, differential diagnoses, and the use of validated screening instruments. Proven therapeutic options for depression (ie, antidepressants, psychotherapy) are the front-line treatments for perimenopausal depression. Although estrogen therapy is not approved to treat perimenopausal depression, there is evidence that it has antidepressant effects in perimenopausal women, particularly those with concomitant vasomotor symptoms. Data on estrogen plus progestin are sparse and inconclusive.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».