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Enregistrement W4416772883 · doi:10.1017/s109285292510076x

Are orexin antagonists capable of improving both insomnia and vasomotor symptoms in menopausal women?

2025· article· en· W4416772883 sur OpenAlexafffund
Christine E. Dri, Yang Jing Zheng, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery Foundation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBausch HealthH. Lundbeck A/SNational Natural Science Foundation of ChinaPurdue UniversityNovo NordiskEisaiSanofiPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésOrexinVasomotorMenopauseInsomniaSleep (system call)Orexin-APathophysiologyOrexin receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The menopausal period in women is characterized by neuroendocrine alterations, which is in part mediated by the reduction in circulating estrogen. During this transition, many perimenopausal and menopausal women experience sleep disturbances and increased susceptibility to sleep-related disorders. Sleep disruptions are partially attributed to nighttime vasomotor symptoms (VMS), which exacerbates the insomnia risk in the menopausal woman. Converging data implicate the orexin system in the pathophysiology of insomnia and VMS, particularly through regulation of arousal, thermoregulation, and sympathetic outputs. Estrogen decline due to menopause is postulated to modulate orexin signaling, thereby heightening sympathetic drive and thermoregulatory instability. Given this potential mechanistic framework, orexin receptor antagonists, notably dual orexin receptor antagonists (DORAs), have been proposed as alternative menopausal therapeutics. Herein, we aim to examine preclinical, translation, and clinical literature assessing the therapeutic potentials of DORAs as a nonhormonal intervention for the mitigation of insomnia and VMS in midlife women.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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