Treatment of menopausal vasomotor symptoms and sensory issues in a 53-year-old autistic woman – a case report
Notice bibliographique
Résumé
Considered a taboo topic in many societies, menopause in autistic women is still under-recognised, and little research addresses its impact. Existing studies suggest that this often-difficult transition period is associated with numerous unmet health needs and a frustrating lack of knowledge and support from healthcare professionals. Menopausal vasomotor symptoms, the hallmark of menopause, can intensify and worsen sensory sensitivities in many autistic women. We present the case of a 53-year-old Caucasian autistic woman without intellectual disability or other current psychiatric comorbidities. The patient underwent gynaecologic and hormonal lab testing, and was introduced to hormone replacement therapy to ameliorate symptoms of oestradiol and progesterone deficiency. Menopausal vasomotor symptoms experienced by the patient were monitored over a period of seven months following the implementation of hormone replacement therapy and non-pharmacologic approaches. Hormone replacement therapy decreased menopausal vasomotor symptoms, but not all her initial complains. Strong sensory issues were linked to more severe menopausal vasomotor symptoms. This case highlights the need for further research and the development of the global Extension for Community Health Outcomes (ECHO) Autism® model to advance medical care offered to autistic women during menopause.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».