EVALUATING THE EFFICACY OF HORMONAL VERSUS NON-HORMONAL THERAPY IN MANAGING MENOPAUSAL SYMPTOMS AMONG MIDDLE AGED WOMEN
Notice bibliographique
Résumé
Background: The management of menopausal symptoms remains a central issue in women's health, with menopausal hormone therapy (MHT) and various non-hormonal alternatives constituting the primary therapeutic avenues. A synthesis of contemporary, high-quality evidence directly comparing their efficacy is needed to inform clinical decision-making. Objective: This systematic review aims to compare the efficacy of hormonal therapy versus non-hormonal therapies in managing vasomotor and other key menopausal symptoms among middle-aged women. Methods: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines. PubMed, Scopus, Web of Science, and the Cochrane Library were searched for randomized controlled trials (RCTs) published between 2014 and 2024. Inclusion criteria focused on RCTs comparing systemic MHT to non-hormonal therapies (e.g., SSRIs, SNRIs, CBT) for menopausal symptoms in perimenopausal or postmenopausal women. Data extraction and risk of bias assessment were performed independently by two reviewers using the Cochrane RoB 2 tool. Results: Eight RCTs (n=1,842 participants) were included. Meta-analysis of five studies showed MHT provided a significantly greater reduction in vasomotor symptom frequency (MD -1.8 episodes/day, 95% CI -2.4 to -1.2; p<0.001) compared to SNRI/SSRI therapy. However, cognitive behavioral therapy (CBT) demonstrated comparable long-term efficacy to transdermal estradiol. Non-hormonal therapies were associated with greater improvements in psychological quality of life domains in some studies and a differentiated adverse event profile. Conclusion: MHT is the most effective intervention for rapid vasomotor symptom relief. Non-hormonal therapies, particularly CBT, are viable alternatives, achieving comparable long-term results and offering benefits for psychological well-being. Treatment choice should be individualized based on symptom profile, risks, and patient preference. Further long-term comparative studies are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».