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Enregistrement W4412156841 · doi:10.1080/09513590.2025.2526560

Targeting vasomotor symptoms with the new drug fezolinetant – an expert overview

2025· review· en· W4412156841 sur OpenAlexfundno aff
Rossella E. Nappi, Angelo Cagnacci, Costantino Di Carlo, Alessandro D. Genazzani, Paola Villa, Tommaso Simoncini

Notice bibliographique

RevueGynecological Endocrinology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAstellas Foundation for Research on Metabolic DisordersAstellas PharmaAstellas Pharma Canada
Mots-clésVasomotorDrugMedicinePharmacologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Menopause is an inevitable event in the life of women who live long enough to reach this milestone. The experience of menopause varies amongst individuals. Menopause has a negative impact on women's life and is associated with symptoms including vasomotor symptoms (VMS), such as hot flushes and night sweats, sleep disturbances and low mood. VMS are bothersome and may have a long duration. Menopause hormone therapy (MHT) is recommended in women with symptoms; however, its use is limited. The recent approval of fezolinetant offers a new therapeutic option for women who suffer from VMS and are unsuitable or averse to MHT. Fezolinetant is a precision drug as it targets the pathological mechanism of VMS showing some effect also on sleep disturbances. Given how variable the experience of menopause is, it is important to offer individualized treatment options to women who suffer from menopause-related symptoms and let them be part of the shared decision making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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