Transdermal oestradiol and testosterone therapy for menopausal depression and mood symptoms: retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Psychological symptoms in perimenopause and early menopause are common. The impact of menopausal hormone therapy (MHT) on menopausal mood symptoms is unclear. Aims To assess the impact of 17β-oestradiol ± micronised progesterone or the levonorgestrel-releasing intrauterine device, and/or transdermal testosterone, on depressive and anxiety symptoms in peri- and postmenopausal women. Method A real-world retrospective cohort study set in the largest specialist menopause clinic in the UK. The Meno-D questionnaire measured mood-related symptoms. Results The study included 920 women: 448 (48.7%) perimenopausal, and 435 (47.3%) postmenopausal. Following initiation/optimisation of MHT, mean Meno-D scores decreased by 44.59% (95% CI −46.83% to −42.34%, P < 0.001) after average 107 days follow-up. Mood symptoms significantly improved ( P < 0.01 per symptom). Improvement occurred in peri- and postmenopausal women. All MHT regimens improved mental health including both progestogen types (body-identical progesterone and levonorgestrel-releasing intrauterine device), MHT initiation strategy (oestradiol ± a progestogen versus oestradiol ± a progestogen and testosterone, 45.38 v . 48.53%, respectively, P = 0.47) and MHT optimisation strategy (MHT users treated with a higher oestradiol dose versus testosterone added versus both a higher oestradiol dose and testosterone, 34.70, 43.93 and 43.25%, respectively, P = 0.38). Conclusions Use of menopausal hormone therapy was associated with significant improvement in mood in peri- and postmenopausal women. Prospective studies and randomised clinical trials are needed to assess the effects of different regimens in different patient populations over longer time periods.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».