MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4303199206 · doi:10.2147/ijgm.s364189

An Individualized Approach to Managing Testosterone Therapy in the Primary Care Setting

2022· review· en· W4303199206 sur OpenAlexaboutno aff
Adrian S. Dobs, Kevin James Campbell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of General Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careTestosterone (patch)Intensive care medicineBioinformaticsFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of testosterone deficiency and the use of testosterone therapy have increased in recent years, and currently the majority of testosterone prescriptions in the United States and Canada are written by primary care physicians. Meanwhile, the range of available testosterone therapy formulations has widened to include buccal tablets, intramuscular injections, transdermal gels, intranasal gel, subcutaneous injections, oral capsules, and subdermal pellets, each with unique pharmacokinetic and clinical characteristics. Despite the growing use of testosterone therapy and its overall efficacy and safety as demonstrated in clinical trials, concerns exist about the potential impact of testosterone therapy on spermatogenesis and fertility, development of prostate cancer, and risk of polycythemia and cardiovascular events. In addition, ongoing research aims to better characterize the effects of testosterone therapy in specific populations, such as patients aged 65 years and older, patients with obesity and type 2 diabetes, and transgender patients. The range of treatment options and the diversity of patients' goals, preferences, comorbidities, and risk factors necessitate an individualized approach to testosterone therapy that considers each patient's clinical needs alongside the distinct features of different testosterone formulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of General MedicineMême sujetHormonal and reproductive studiesTravaux en français237 207