Management of sexual dysfunction in menopause: an update on evidence-based strategies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Female sexual dysfunction (FSD) at menopause is a group of prevalent and multifactorial conditions that significantly impair quality of life and well-being. Hormonal decline, particularly estrogen and androgen deprivation, along with aging-related changes, contribute to genitourinary syndrome of menopause (GSM) and hypoactive sexual desire disorder (HSDD), the two most relevant clinical entities. AREAS COVERED: This narrative review provides an updated revision of the literature regarding evidence-based strategies for FSD in menopausal women. Emphasis is placed on pharmacologic treatments, including systemic and local hormonal and non-hormonal therapies, selective estrogen receptor modulators (SERM), and centrally acting agents. Non-pharmacological interventions are also discussed, such as pelvic floor rehabilitation, laser therapies, and psychosexual approaches (cognitive behavioral therapy, mindfulness, couple therapy). The content draws mainly on recent clinical trials, consensus statements, and guideline-based recommendations, based on Pubmed search updated to July 2025. EXPERT OPINION: Management of FSD associated with menopause requires a multidimensional, individualized approach integrating biological, psychological, and relational factors. A proactive and structured clinical framework, supported by validated diagnostic tools, is essential. Healthcare providers (HCPs) should address sexual health openly, recognize the couple's dynamics, and tailor interventions to each woman's needs and preferences, while considering the evolving evidence and regulatory landscape.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».