Anatomical and Dermatologic Manifestations of Estrogen Deficiency in Postmenopausal Women: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen deficiency after menopause contributes to structural and symptomatic changes in genital, cutaneous, and adnexal tissues, yet available evidence remains scattered across clinical and imaging disciplines. Objectives: To summarize contemporary evidence on anatomical and dermatologic manifestations of estrogen deficiency in postmenopausal women and to evaluate the effects of local hormonal and device-based treatments. Methods: A systematic review following PRISMA 2020 guidelines. PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, and Google Scholar were searched for English-language studies from 1 January 2017 to 31 December 2024. Eligible designs included randomized controlled trials, observational and cross-sectional studies, imaging investigations, and pilot interventions involving naturally or surgically postmenopausal women. Outcomes included clinical signs, symptom scores, imaging parameters, and dermatologic manifestations. Risk of bias was assessed using the Cochrane RoB-2 tool for randomized trials and the Newcastle–Ottawa Scale for observational and imaging studies. Results: Eighteen studies met the inclusion criteria. Randomized trials of low-dose vaginal estradiol and selective estrogen receptor modulators improved vaginal pH, Vaginal Health Index, Vaginal Maturation Index, dryness, and dyspareunia with minimal systemic absorption. Dermatology-focused cohorts commonly reported xerosis, pruritus, dermatoses, nail fragility, and female-pattern hair loss. Imaging studies demonstrated reduced dermal and vaginal wall thickness and altered echogenicity. Evidence for fractional CO₂ laser and radiofrequency remained limited to small pilot studies with short follow-up. Conclusions: Estrogen deficiency is consistently associated with measurable structural and symptomatic changes in genital and cutaneous tissues. Local estrogen therapy offers reliable short-term benefits, whereas device-based interventions remain investigational and require larger controlled trials.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».