Combination of Soy Isoflavones, 8-Prenylnaringenin and Melatonin Improves Hot Flashes and Health-Related Quality of Life Outcomes in Postmenopausal Women: Flavie Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aims to investigate the effects of a combination of soy isoflavones, 8-prenylnaringenin (8-PN), and melatonin in postmenopausal women suffering from moderate-to-severe hot flashes (HFs).Methods: A multicenter, prospective, open-label study enrolled 44 postmenopausal women suffering from moderate-to-severe HFs (≥ 5 daily or ≥ 35 weekly) to receive 54.4 mg standardized soy isoflavones (including 24.5 mg genistein and 16.3 mg daidzein), 100 µg 8-PN, and 1 mg melatonin once daily for 12 weeks.The primary clinical outcomes included changes in health-related quality of life (HRQoL) scores (Menopause-Specific QoL questionnaire [MENQoL] and Cervantes Scale) and HFs following 4 and 12 weeks of treatment.Other analyses included treatment adherence, acceptability, tolerability, and safety.Results: All of the four domains of MENQoL questionnaire significantly improved at 4 weeks (P < 0.05) and 12 weeks (P < 0.001), affecting significantly the vasomotor, psychosocial, and physical spheres (41.2%, 26.3%, and 25.0%; 12 weeks improvements, respectively).Similarly, in the menopause (39.3%) and psychic (51.7%) domains (both P < 0.05 at 12 weeks), the global score of the Cervantes Scale significantly increased at 4 weeks (18.6%) and 12 weeks (35.4%).Accordingly, moderate-to-severe HFs significantly decreased at 4 weeks compared to baseline (41.7% reduction) and further reduced at 12 weeks (76.5%), including the total number of episodes.Conclusions: Food supplements containing soy isoflavones, 8-PN, and melatonin showed an early and progressive benefit for reducing clinically significant HFs and for improving HRQoL across all domains, favorably affecting postmenopausal women's overall well-being.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».