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Enregistrement W4408673910 · doi:10.47458/vs.2025.1(108)-1

Ilgalaikė hormoninė kontracepcija ir depresijos rizika: sisteminė apžvalga ir metaanalizė

2025· article· lt· W4408673910 sur OpenAlexaboutno aff
Gustė Zakšauskaitė, Aistė Lengvenytė

Notice bibliographique

RevueVisuomenės sveikata. · 2025
Typearticle
Languelt
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moterys, vartojančios hormoninę kontracepciją, neretai skundžiasi depresine simptomatika, tačiau ryšys tarp hormoninės kontracepcijos vartojimo, jos rūšių ir depresijos nėra aiškus.Tikslas – įvertinti literatūroje pateiktus duomenis ir nustatyti galimą ryšį tarp hormoninės kontracepcijos vartojimo ir depresijos rizikos.Tyrimo medžiaga ir metodai. Naudojant standartizuotą procedūrą buvo atlikta sisteminė literatūros apžvalga duomenų bazėse Pubmed ir Medline. Straipsnių tinkamumas buvo vertintas atsižvelgiant į jų kokybę, naudojant kokybės vertinimo skalę Newcastle-Ottawa. Apibendrintam poveikiui įvertinti taikyta atsitiktinių efektų metaanalizė, siekiant atsižvelgti į tyrimų heterogeniškumą.Rezultatai. Iš viso identifikuoti 193 straipsniai, iš kurių 9 atitiko įtraukimo į analizę kriterijus. Visų įtrauktų tyrimų kokybė buvo įvertinta kaip labai gera. Mišrių efektų metaanalizės rezultatai parodė, kad sudėtinių hormoninių kontraceptikų vartojimas yra nežymiai susijęs su padidėjusia depresijos rizika (RR 1,37; 95 proc. PI: 1,00–1,73). Hormoninės spiralės naudojimas nebuvo reikšmingai susijęs su depresijos rizika (RR 1,03; 95 proc. PI: 0,72–1,35), o progestino kontraceptikų vartojimas buvo susijęs su šiek tiek padidėjusia depresijos rizika (RR 1,19; 95 proc. PI: 1,00–1,38).Išvados. Progestino ir sudėtinių hormoninių kontraceptikų, bet ne intrauterinės spiralės, vartojimas yra susijęs su padidėjusia depresijos rizika moterims. Siekiant geriau įvertinti šį ryšį, būtina atlikti daugiau aukštos kokybės tyrimų, kurie atsižvelgtų į skirtingas kontraceptikų grupes, vartotojų amžių bei vartojimo trukmę.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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