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Enregistrement W4414013042 · doi:10.1139/jpn.0828

Premenstrual dysphoric disorder: burden of illness and treatment update

2008· article· en· W4414013042 sur OpenAlexaffvenue
Teri Pearlstein, Meir Steiner

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPremenstrual dysphoric disorderPsychiatryMental illnessMedicinePsychologyInternal medicineMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five percent of menstruating women have severe premenstrual symptoms and impairment of functioning defined as premenstrual dysphoric disorder (PMDD). Clinically significant premenstrual symptoms occur in at least an additional 20% of menstruating women. The diagnosis of PMDD should be confirmed by prospective symptom charting over 2 menstrual cycles to confirm the timing of the symptoms and to rule out other diagnoses. The burden of illness of PMDD includes disruption of parenting and partner relationships and decreased productivity in work roles. In addition, women with PMDD have increased use of health care services such as clinician visits and increased use of prescription medications and over-the-counter preparations. The etiology of PMDD is multifactorial. In particular, dysregulation of the serotonin and allopregnanolone systems is implicated. Several effective treatment options exist, including serotonergic antidepressant medications and an oral contraceptive that contains ethinyl estradiol and drosperinone. In addition, other hormones that suppress ovulation, anxiolytics, cognitive therapy, chasteberry and calcium may be helpful.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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