Prolactin and Estrogen Levels in Postmenopausal Women Receiving Aripiprazole Augmentation Treatment for Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antipsychotic drugs are well established to alter serum prolactin levels, often resulting in adverse effects including amenorrhea, galactorrhea, osteoporosis, and loss of libido. There is growing preclinical evidence that prolactin-elevating drugs can instigate the progression of precancerous lesions to breast cancer and that genes activated by prolactin are associated with the development and proliferation of breast cancer. Current guides advise a cautious approach (weighing risks and benefits) to the administration of prolactin-elevating antipsychotic drugs in women with a previously detected breast cancer. Aripiprazole is known to be a prolactin-sparing antipsychotic; however, data regarding its effects on prolactin and estrogens in postmenopausal women are lacking. METHODS: We examined serum hormone levels in n = 66 women who participated in a randomized, double-blind, placebo-controlled, multicenter trial of aripiprazole (high and low doses) added to an antidepressant in adults older than 60 years. Aripiprazole or placebo tablets were administered for 12 weeks as an augmentation strategy in venlafaxine-treated women. The primary outcomes were the difference in prolactin and estrogen levels. RESULTS: There was no significant effect of aripiprazole treatment on prolactin or estrogen levels, including in models that divided groups into low and high doses: prolactin (P = 0.075), estrone (P = 0.67), and estradiol (P = 0.96). CONCLUSIONS: Aripiprazole addition to an antidepressant did not alter serum estrogens or prolactin. These findings may be relevant in the treatment of some postmenopausal women with depression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».