26 Combined hormonal contraceptive use is not protective against musculoskeletal conditions or injuries: A systematic review with data from 5-million women
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Half of young women start combined hormonal contraceptive (CHC) use for non-contraceptive reasons including ‘controlling’ their menstrual cycle to prevent injuries. These decisions should be evidence-based. This study assessed the association between CHC use and musculoskeletal tissue pathophysiology, injuries, or conditions. <h3>Materials and Methods</h3> After protocol registration, five databases were searched to 04–2022. Intervention and cohort studies assessing the association between new or ongoing use of CHC and musculoskeletal tissue pathophysiology, injury, or condition outcome in post-pubertal women were included. Record screening, data extraction, and risk-of-bias assessment were duplicated (blinded). Meta-analyses were not possible. Semi-quantitative syntheses followed a modified GRADE approach. <h3>Results</h3> Across 50 included studies, we assessed the effect of CHC use on 30 unique outcomes (75% bone-related). Serious risk-of-bias was judged present in 82% of studies, with 52% adequately adjusting for confounding. Meta-analyses were not possible due to heterogeneity in outcome methods, estimate statistics, and comparison conditions. Based on semi-quantitative synthesis, there is low certainty evidence that CHC use is associated with higher future fracture risk (RR 1.02–1.20), and total knee arthroplasty (RR 1.00–1.36). There is very low certainty evidence of unclear relationships between CHC use and a wide range of bone health outcomes. Evidence about the effect of CHC use on musculoskeletal tissues beyond bone, and the influence of use in adolescence versus adulthood is limited. <h3>Conclusion</h3> Given a paucity of high-certainty evidence that CHC use is protective against musculoskeletal pathophysiology, injury, or conditions, it is premature and inappropriate to prescribe CHC for these purposes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».