Roles of Hormone Replacement Therapy and Menopause on Osteoarthritis and Cardiovascular Disease Outcomes: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a highly prevalent condition characterized by degradation of the joints. OA and cardiovascular disease (CVD) are leading contributors to disease burden worldwide, with a high level of overlap between the risk factors and occurrence of both conditions. Chief among the risk factors that contribute to OA and CVD are sex and age, which are both independent and interacting traits. Specifically, the prevalence of both conditions is higher in older women, which may be mediated by the occurrence of menopause. Menopause represents a significant transition in a women's life, and the rapid decline in circulating sex hormones, estrogen and progesterone, leads to complex physiological changes. Declines in hormone levels may partially explain the increase in prevalence of OA and CVD in post-menopausal women. In theory, the use of hormone therapy (HT) may buffer adverse effects of menopause; however, it is unclear whether HT offers protective effects for the onset or progression of these diseases. Studies have shown mixed results when describing the influence of HT on disease risk among post-menopausal women, which warrants further exploration. The roles that increasing age, female sex, HT, and CVD play in OA risk demonstrate that OA is a multifaceted condition. This review provides a timely consolidation of current literature and suggests aims for future research directions to bridge gaps in the understanding of how OA, CVD, and HT interact in post-menopausal women.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».