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Enregistrement W4381046472 · doi:10.15173/sciential.v1i10.3364

Weighing the Benefits and Drawbacks of Testosterone Replacement Therapy

2023· article· en· W4381046472 sur OpenAlexaffvenue
Joseph P. Lawton, Muhammad Amjad

Notice bibliographique

RevueSciential - McMaster Undergraduate Science Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestosterone (patch)Observational studyTestosterone replacementLibidoIntensive care medicineHormone replacement therapy (female-to-male)Quality of life (healthcare)MedicineRisk analysis (engineering)PsychologyPsychotherapistEndocrinologyAndrogenInternal medicineHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last few decades, the discussion surrounding men’s health issues has sparked an increased interest in the treatment of male hypogonadism—the deficiency of testosterone in the body—through testosterone replacement therapy, in order to improve patients’ quality of life. This makes it a worthwhile consideration for further research as many studies do not sufficiently explore the long-term benefits and drawbacks, which may tip the scales on whether it should be prescribed to patients moving forward. It is worth weighing the effects that the treatment offers, as well as examining which patients are most suitable for the therapy and why, from a health cost-benefit analysis. Many of the benefits that this review will touch on relate to the symptoms of hypogonadism, most notably decreased libido, muscle mass, and emotional well-being. This review will also consider the potential side effects of treatment through the investigation of short- and long-term studies that include observational, surveyable, and empirical data. Some of the drawbacks include increased risk of various organ cancers and systemic tissue damage. Holistically, this review will provide insight on the basics of testosterone replacement therapy, who benefits most, who is at risk, and how its understanding can be improved moving forward.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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