Lowered Plasma Steady-State Levels of Progesterone Combined With Declining Progesterone Levels During the Luteal Phase Predict Peri-Menstrual Syndrome and Its Major Subdomains
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown whether lowered steady state levels of sex hormones coupled with changes in those hormones during the menstrual cycle are associated with premenstrual syndrome (PMS). OBJECTIVE: To examine associations between levels of progesterone and oestradiol during the menstrual cycle and PMS considering different diagnostic criteria for PMS. METHODS: Forty-one women aged 18-45 years with a regular menstrual cycle completed the Daily Record of Severity of Problems (DRSP) for all 28 consecutive days of the menstrual cycle. Blood was sampled at days 7, 14, 21, and 28 to assay oestradiol and progesterone. RESULTS: We developed a new diagnosis of peri-menstrual syndrome, which is characterized by increased DRSP severity in pre and post-menstrual periods and increased scores on the major DRSP dimensions, i.e., depression, physio-somatic symptoms, breast tenderness and appetite, and anxiety. This new diagnosis performed better than classical diagnoses of PMS, including that of the American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG). Lowered steady state levels of progesterone, when averaged over the menstrual cycle, together with declining progesterone levels during the luteal phase predict severity of peri-menstrual symptoms. Steady state levels of oestradiol and declining oestradiol levels during the cycle are also related to DRSP severity although most of these effects appeared to be mediated by progesterone. CONCLUSION: A significant increase in menstrual-cycle related symptoms can best be conceptualized as "peri-menstrual syndrome" and may result from insufficient progesterone production (relative corpus luteum insufficiency), which, in part may result from lowered oestradiol production indicating suboptimal pre-ovulatory follicular development.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».