Hormone Replacement Therapy Use After Premature Surgical Menopause and Impact on Subsequent Health Services
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Background: It is well-recognized that premature surgical menopause without subsequent hormone replacement therapy (HRT) is associated with increased morbidity and mortality. Our objective was to describe HRT use in a cohort of women from British Columbia (BC), Canada with premature surgical menopause.Methodology: A population-based retrospective cohort study of women who underwent surgical menopause between ages 19-50, identified from Medical Service Plan Payment Information from BC, and linked to prescription histories from the provincial PharmaNet database from 2004-2014. Women with personal history of cancer were excluded. Results: A total of 11,864 women were included. Median age of surgical menopause was 43 years. Median follow-up duration was 5.5 years (range: 0-10 years). The majority of women did not have a BRCA mutation (99.1%). They underwent bilateral salpingo-oophorectomy (90%) or bilateral oophorectomy (10.4%), and 50.5% had concurrent hysterectomy. There were 196 (1.7%) diagnosed with malignancy. The remainder had benign diagnoses, the most common of which were adnexal masses (17%), endometriosis (17.9%), and abnormal bleeding (14.3%). During the 10-year study period, only 55.4% had ever used HRT. Use of HRT for <6 months, 6-12 months, 1-5 years, and >5 years after surgery were 38.2%, 8.9%, 32.7%, and 20.2%, respectively. Those who did not use HRT had more physician visits for cardiovascular disease (19% vs. 9%) and osteoporosis (13% vs. 9%) compared to ever-users, respectively (p = 0.002). Conclusion: In this large population-based study investigating HRT rates following premature surgical menopause, only half of these women ever used HRT, and a greater proportion of those who did not use HRT had physician visits for cardiovascular diseases and osteoporosis. These results underscore a need for education and ongoing follow-up in this patient population.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».