Мобильная версия

Коморбідний ендокринологічний пацієнт

Международный эндокринологический журнал Том 17, №3, 2021

Прогнозування ризику виникнення клімактеричного синдрому тяжкого ступеня у жінок перименопаузного віку з гіпотиреозом

Авторы: Пасєчко Н.В., Чукур О.О., Боб А.О., Сверстюк А.С.
Тернопільський національний медичний університет ім. І.Я. Горбачевського, м. Тернопіль, Україна

Рубрики: Эндокринология

Разделы: Клинические исследования

Актуальність. З кожним роком збільшується чисельність жінок, які вступають у менопаузу. У цьому віці поширеність гіпотиреозу (ГТ) досягає свого піку. Проблема клімактеричного синдрому (КС) актуальна для пацієнтів із ГТ, супутні ендокринні розлади створюють фон, на який накладаються дисгормональні фактори. Мета дослідження: запропонувати підхід прогнозування ризику тяжкого перебігу КС у жінок у перименопаузному віці з ГТ відповідно до розробленого алгоритму та математичної моделі. Матеріали та методи. Для прогнозування розвитку КС було опитано 146 жінок перименопаузного віку з автоімунним ГТ. За допомогою множинного регресійного аналізу була побудована прогностична модель ризику тяжкого перебігу КС. Результати. За допомогою логістичного регресійного аналізу були визначені найбільш значущі мультиколінеарні фактори ризику КС: куріння, вживання алкоголю, несприятливі умови навколишнього середовища, фізична активність, наявність стресу та тривоги в анамнезі, захворювання щитоподібної залози. Побудована кореляційна матриця з розрахунком коефіцієнтів регресії та коефіцієнта детермінації, створена математична модель для визначення фактора ризику прогресування КС. Прогнозоване значення фактора ризику тяжкого КС з високим ступенем ймовірності було визначено у 72 (49,32 %) жінок, із середньою ймовірністю — у 58 (39,73 %) жінок, з низькою ймовірністю — у 16 жінок (10,95 %) з ГT. Відповідність прогнозованих результатів до теоретично очікуваних у групі високого ризику зафіксовано у 104,37 %, середнього — у 94,73 %, низького ризику — у 89,65 % випадків. Висновки. Розроблений алгоритм та математична модель прогнозування тяжкого КС на тлі ГТ є високоінформативними і дозволяють заздалегідь визначити контингент жінок з високою ймовірністю тяжкого КС для своєчасного здійснення відповідних профілактичних заходів.

Background. Every year the number of menopausal women increases. At this age, the prevalence of hypothyroidism (HT) reaches its peak. The problem of menopausal syndrome (MS) is relevant for patients with HT, concomitant endocrine disorders create a background for combination with dyshormonal factors. The purpose of the study: to propose an approach to predicting the risk of severe MS in perimenopausal women with HT according to the developed algorithm and mathematical model. Materials and methods. To predict the development of MS, 146 perimenopausal women with autoimmune HT were surveyed. Using multiple regression analysis, a prognostic model of the risk of severe MS was created. Results. Logistic regression analysis revealed the following most significant multicollinear risk factors for MS: smoking, alcohol consumption, adverse environmental conditions, physical activity, history of stress and anxiety, thyroid disease. A correlation matrix with calculation of regression coefficients and coefficient of determination was constructed, a mathematical model was created to determine the risk factor for the progression of MS. The predicted value of the risk factor for severe MS with a high degree of probability was determined in 72 (49.32 %) women, with an average probability — in 58 (39.73 %), and with a low probability — in 16 women (10.95 %) with HT. The correspondence of the predicted results with the theoretically expected ones in the high-risk group was recorded in 104.37 %, in the average-risk — in 94.73 %, and in the low-risk — in 89.65 % of cases. Conclusions. The developed algorithm and mathematical model for predicting severe MS on the background of HT are highly informative and allow determining in advance the group of women at high risk of severe MS for the timely implementation of appropriate preventive measures.

Ключевые слова

клімактеричний синдром; жінки; гіпотиреоз; прогнозування; математична модель

menopausal syndrome; women; hypothyroidism; prediction; mathematical model

doi: http://dx.doi.org/https://doi.org/10.22141/2224-0721.17.3.2021.232651

Вступ

З кожним роком збільшується чисельність жінок, які вступають у період клімактерію, який зазвичай може ускладнюватися розвитком клімактеричного синдрому (КС). Частота даної патології, за даними різних авторів, перебуває в межах від 40 до 75 % [1]. Проблема КС є надзвичайно актуальною для пацієнток з гіпотиреозом (ГТ). Дисфункція щитоподібної залози (ЩЗ) в поєднанні з КС є синтропічною коморбідною патологією щодо розвитку метаболічних, психопатологічних і неврологічних синдромів у жінок, патогенетичний негативний вплив яких посилюється при їх поєднанні [2]. На перименопаузний період, за даними Всесвітньої організації охорони здоров’я, припадає близько 7 % життя жінки, а на постменопаузний — 33 %. Саме в цьому віці поширеність захворювань ЩЗ у жінок досягає свого піку. Поширеність ГТ серед дорослих жінок різних вікових груп становить від 3–10 % і частіше спостерігається серед жінок старшого віку [3, 4].

Супутні ендокринні розлади створюють фон, на який накладаються дисгормональні та психовегетативні чинники. Клімактеричні розлади з супутнім ГТ призводять до тимчасової, а іноді й до стійкої втрати працездатності, погіршуючи якість життя жінок у віці їх вираженої соціальної та професійної активності [5, 6].

Діагностика та лікування КС на етапі перименопаузи — важлива медико-соціальна проблема сучасної медицини. Питання щодо тактики ведення цієї категорії пацієнток залишається відкритим. Перспективним напрямом у вирішенні даного завдання на сучасному рівні є визначення індивідуальних особливостей прогнозування перебігу КС у кожної окремої жінки з ГТ та створення прогностичних математичних моделей, що дозволить вчасно визначити ймовірність виникнення КС тяжкого ступеня для запобігання менопаузним ускладненням.

Мета роботи — запропонувати підхід до прогнозування ризику виникнення КС тяжкого ступеня у жінок перименопаузного віку з ГТ за розробленим алгоритмом та математичною моделлю, отриманою за допомогою регресійного аналізу, для своєчасного проведення відповідних профілактичних заходів.

Матеріали та методи

Обстежено 146 жінок перименопаузного віку з автоімунним ГТ. Середній вік становив 46,80 ± 0,73 року. Тривалість захворювання ГТ становила 6,4 ± 1,7 року. Обстежувані знаходилися на амбулаторному та стаціонарному лікуванні у відділенні ендокринології та ендокринологічному диспансері університетської лікарні м. Тернополя. З дослідження виключалися пацієнтки, які мали супутні хронічні соматичні захворювання з тяжким чи прогресуючим перебігом.

Усіма пацієнтками було підписано інформовану згоду на участь у дослідженні. Після отримання висновку етичної комісії при Тернопільському національному медичному університеті імені І.Я. Горбачевського (протокол 63 від 16.03.2020) здійснювалося дослідження із дотриманням усіх морально-етичних принципів із урахуванням Гельсінської декларації Всесвітньої медичної асоціації з біомедичних досліджень (World Medical Association Declaration of Helsinki).

Усім пацієнткам проводилось комплексне клініко-лабораторне обстеження. Діагноз автоімунного ГТ встановлювався при підвищенні показників тиреотропного гормону (ТТГ), рівня антитіл до тиреоїдної пероксидази та/або антитіл до тиреоглобуліну та наявності характерної ультрасонографічної картини ЩЗ.

З метою порівняння досліджуваних показників з варіантами норми обстежено 30 практично здорових жінок віком від 44 до 52 років (середній вік — 46,5 ± 2,5 року), підбір яких здійснювався із врахуванням даних анамнезу, за відсутності клінічних ознак ГТ, КС, ожиріння, структурно-функціональних змін ЩЗ та наявності регулярних менструальних циклів.

За спеціально розробленою анкетою для прогнозування КС тяжкого ступеня всім жінкам проводилось анкетування, що включало 10 факторів ризику розвитку КС: екологічні умови проживання, характер харчування, вживання алкоголю, паління, фізична активність, шкідливі чинники виробництва, тип темпераменту, наявність хронічного стресу та тривожності в анамнезі, захворювання ЩЗ, та встановлено їх градацію з числових значень.

Побудову прогностичної моделі ризику розвитку КС тяжкого ступеня у жінок з ГТ проводили за допомогою множинного регресійного аналізу. Статистичну обробку отриманих результатів дослідження проводили з використанням статистичного пакета Statistica 10.0 і табличного редактора Microsoft Excel 2007.

Оцінку нормальності розподілу ознак проводили за коефіцієнтами асиметрії та ексцесу, а також критеріями Колмогорова — Смирнова та Шапіро — Уїлка. Вірогідними вважали відмінності між групами порівняння при р < 0,05.

Результати

Метод багатофакторного математичного аналiзу з урахуванням найбільш інформативних чинників та варіантів їх вираженості дає можливість створення системи прогнозування КС тяжкого ступеня, який розвивається в результаті спільного впливу низки соцiально-економiчних та медико-бiологiчних факторів у жінок. Застосування цього методу дає можливість прогнозувати не лише факт виникнення патології, але й ступінь імовірності її виникнення, що важливо для подальшого створення індивідуалізованих схем профілактики.

Для прогнозування КС тяжкого ступеня за спеціально розробленою анкетою обстежено 146 жінок з ГТ автоімунного генезу та 30 практично здорових жінок, середній вік обстежених становив 46,1 ± 1,3 року.

За математичну модель був узятий метод регресійного аналізу, який дозволяє за даними коефіцієнтів регресії та значень факторів ризику, що мають вірогідний вплив на розвиток КС, виявити залежність між ними та спрогнозувати ймовірність виникнення КС тяжкого ступеня.

Для побудови математичної моделі прогнозування відібрано ймовірні чинники розвитку клімактеричних порушень у жінок перименопаузного віку. За допомогою лінійного регресійного аналізу виділено 7 найбільш значущих факторів ризику, що найбільше впливали на ризик розвитку цієї патології та мали наступний вигляд: Х1 — паління; Х2 — вживання алкоголю; Х3 — несприятливі екологічні умови проживання; Х4 — фізична активність; Х5 — стресові ситуації в анамнезі; Х6 — наявність тривожності; Х7 — захворювання щитоподібної залози в анамнезі (табл. 1).

Для оцінки вірогідності виділених факторних ознак було виконано покроковий логістичний регресійний аналіз: визначено мультиколінеарні фактори ризику КС, побудовано кореляційну матрицю з розрахунком коефіцієнтів кореляції. Наступним етапом було визначення відносної вагомості мультиколінеарних факторів в прогнозуванні КС з визначенням коефіцієнтів регресії Beta, які відображають для кожного включеного в аналіз фактора відношення, щодо шансів впливу на розвиток КС у обстежених жінок (табл. 2).

Фактори ризику, у яких рівень вірогідності p (value) > 0,05, були виключені з аналізу. Оскільки рівень значущості у семи факторів ризику був р < 0,05, їх було включено в математичну модель.

Аналізуючи коефіцієнти регресії логістичної математичної моделі, встановлено, що найвагомішим предиктором ризику тяжкого перебігу КС була наявність тиреоїдних захворювань в анамнезі і зокрема ГТ. Значущим предиктором ризику виникнення КС також була фізична активність жінок.

За результатами нашого дослідження, одними з вагомих факторів ризику розвитку КС тяжкого ступеня були паління та вживання алкоголю.

Аналіз якості регресійної моделі базувався на аналізі залишків. Залишки перевірялися на нормальність їх розподілу та дисперсію на всьому діапазоні значень змінних. Частотна гістограма залишкових відхилень є відносно симетричною і наближається до кривої нормального розподілу залишків (рис. 1).

Дисперсія розсіювання залишків не має визначеної системи точності положень точок на всьому діапазоні значень змінних (рис. 2). Аналіз отриманої регресійної моделі вказує про відсутність залежності залишків від прогнозованих значень. Отже, дана модель є доброю та вказує на адекватність запропонованої моделі для прогнозування та ймовірності розвитку КС тяжкого ступеня у жінок перименопаузного віку з ГТ.

Наступним етапом прогнозування був аналіз коефіцієнта детермінації Нейджелкерка (R2) який показує, яка частина факторів врахована в нашій моделі (рис. 3). Його розглядають як універсальну міру зв’язку однієї випадкової величини з безліччю інших. Коефіцієнт детермінації змінюється від 0 до 1, в нашій моделі він становить R2 = 0,97. Чим більше його значення наближається до «1», тим більше регресія пояснює розсіювання значень залежної змінної відносно вибіркової середньої. Коефіцієнт детермінації вказує, наскільки отримані спостереження підтверджують математичну модель.

На основі отриманих результатів множинного регресійного аналізу (рис. 3) прогнозування ймовірності виникнення тяжкого перебігу КС будуємо рівняння множинної регресії для визначення коефіцієнта ризику прогресування КС:

КР КС = 0,197 + Х1 × 0,028 + Х2 × 0,039 + Х3 × 0,051 + Х4 × 0,051 + Х5 × 0,044 + Х6 × 0,03 + Х7 × 0,179,

де КР КС — коефіцієнт ризику прогресування КС у жінок з гіпотиреозом; 0,197 — константа; X1–X7 — фактори ризику з коефіцієнтами регресії.

Для підтвердження якості розробленої прогностичної математичної моделі розраховували прогнозоване значення залежної змінної відносного ризику розвитку КС тяжкого ступеня у жінок з ГТ у період перименопаузи. Відносний ризик є показником відношення частоти виникнення даної патології за урахування визначених факторів ризику та свідчить, як ці фактори впливають на розвиток КС, та розраховувався 95% довірчий інтервал, у межі якого з 95% ймовірністю потрапляє істинне значення відносного ризику для кожної пацієнтки. Значення коефіцієнта ризику прогресування КС лежить в межах від 0 до 1 та відображує імовірність прогресування КС: чим ближче значення прогнозованої імовірності до одиниці, тим вище ризик прогресування КС у хворих жінок на ГТ, якщо значення коефіцієнта ризику знаходиться в діапазоні від 0 до 0,5, робиться висновок, що у пацієнтки низький ризик прогресування захворювання, якщо ризик перевищує 0,5 до 0,8 — ризик прогресування КС середній та більше 0,8 — високий.

Прогноз залежної змінної коефіцієнта ризику виникнення тяжкого ступеня КС очікувався з високим ступенем імовірності у 69 (47,26 %) жінок з ГТ, із середнім ступенем імовірності — у 52 (35,62 %) жінок з ГТ та з низьким ступенем імовірності — у 25 (17,12 %) жінок з ГТ.

За розробленою математичною моделею прогнозування тяжкого перебігу КС у жінок з ГТ прогнозоване значення коефіцієнта ризику виникнення тяжкої форми КС високого ступеня було визначено у 72 (49,32 %) жінок з ГТ, що підтверджує високу чутливість прогностичної моделі. Доведена також висока точність математичної моделі у 58 (39,73 %) жінок, в яких прогнозувалось виникнення КС тяжкого ступеня з середнім ступенем імовірності. У 16 жінок (10,95 %), хворих на ГТ, прогнозовано виникнення КС з низьким ступенем імовірності.

Відповідність прогнозованих результатів теоретично очікуваним у групі високого ризику зафіксовано у 104,37 %, середнього — у 94,73 %, низького ризику — у 89,65 % випадків, що підтверджує високу прогностичну точність даної математичної моделі. Якість запропонованого способу була перевірена на практиці при прогнозуванні ризику КС тяжкого ступеня у жінок перименопаузного віку, хворих на ГТ, які проходили обстеження та лікування у відділенні ендокринології та ендокринологічному диспансері університетської лікарні м. Тернополя.

Обговорення

За результатами наших досліджень, з аналізу коефіцієнтів регресії логістичної математичної моделі випливає, що найбільш значущим предиктором ризику тяжкого перебігу КС була наявність захворювань ЩЗ в анамнезі, зокрема ГТ. Аналогічні результати отримані дослідниками Subrat Panda та Ananya Das, які виявили збільшення частоти розвитку КС серед хворих з патологією ЩЗ, особливо з автоімунним тиреоїдитом [7].

Наступним вагомим предиктором ризику виникнення КС була фізична активність жінок. Активний спосіб життя та фізична активність під час менопаузного переходу, як і в інші періоди життя жінки, покращують загальну якість життя та допомогають знизити рівень стресу. За результатами дослідження австралійських вчених, виконання дозованих фізичних вправ у менопаузному періоді покращує якість сну та зменшує припливи — одні з найбільш поширених клімактеричних симптомів у жінок [8]. Американські вчені встановили, що регулярні фізичні навантаження, зокрема йога, їзда на велосипеді або плавання можуть бути корисною терапією для зменшення проявів вазомоторних симптомів у період менопаузи [9]. Фізична активність та підтримка належної маси тіла є основними факторами запобігання розвитку серцево-судинної патології, остеопорозу, цукрового діабету в жінок у перименопаузному віці [10]. Наведені дослідження підтверджують результати наших спостережень стосовно значення впливу фізичної активності в прогнозуванні тяжкого перебігу менопаузних порушень у жінок з ГТ.

Доказів про потенційний вплив факторів навколишнього середовища на час настання менопаузи все ще недостатньо, проте деякі дослідники повідомляють, що проживання поблизу зелених насаджень покращує фізичний та психічний стан здоров’я жінок перименопаузного віку. Двадцятирічне європейське дослідження (ECRHS), яке включало 1955 жінок, з яких 1224 були менопаузного віку, протягом періоду дослідження показало, що життя в екологічно чистих районах асоціювалося із пізнішим настанням менопаузи на 1,4 року [11]. Такі дані підтверджують результати наших спостережень щодо впливу несприятливих екологічних умов проживання на прогнозування ризику тяжкого перебігу КС. Отже, стан сучасної екології можна розглядати як важливий предиктор розвитку передчасних симптомів КС.

Значущим фактором ризику виникнення КС тяжкого ступеня була наявність хронічного стресу в анамнезі та тривожності. У перименопаузі в жінок спостерігається зниження вмісту естрадіолу і підвищення рівня гонадотропних гормонів, значення яких у розвитку КС не підлягає сумнівам [12], що може супроводжуватися зростанням частоти депресивних станів та відчуттям тривоги [13, 14] у жінок у віці менопаузного переходу. Окремі дослідження підтверджують взаємозв’язок між наявністю хронічного стресу в анамнезі та вираженими клінічними проявами КС [15].

Відомо, що у жінок, які палять, менструальний цикл коротший за рахунок зменшення його фолікулярної фази, і менопауза наступає швидше на декілька років. Також встановлено, що жінки, які палять, мають більш низькі рівні антимюллерового гормону та інгібіну В, які відображають старіння яєчників та фолікулярний резерв [16]. Аналіз 17 досліджень із семи країн (Австралія, Данія, Франція, Японія, Швеція, Великобританія, США) показав, що ймовірність скорішого розвитку менопаузи пов’язана з інтенсивністю, тривалістю та більш раннім початком куріння. Тривалість куріння є вагомим предиктором передчасної та ранньої менопаузи, а відмова від куріння знижує ризик передчасної менопаузи [17].

Зловживання алкоголем частіше відзначається серед чоловіків, однак останній статистичний аналіз показує, що збільшення надмірного вживання алкоголю спостерігається також серед жінок [18]. За останні 10 років надмірне вживання алкоголю серед жінок у США зросло на 84 %, а у чоловіків на 35 % відповідно [19]. Зловживання алкоголем впливає на репродуктивну функцію, менструальну циклічність та гормональний рівень протягом усього життя, в тому числі у жінок менопаузного віку [20]. Під час перименопаузи рівні естрадіолу та прогестерону спочатку коливаються, а потім поступово знижуються до низьких рівнів в постменопаузі. Окрім гормональних змін, пов’язаних з менопаузним переходом, ще одним важливим фактором зловживання алкоголем у жінок є наявність негативного настрою, регулярного стресу та депресії [21]. Аналіз літератури підтверджує результати проведеного нами лінійного регресійного аналізу з виділенням найбільш значущих факторів ризику виникнення КС тяжкого ступеня у жінок.

Відповідність прогнозованих результатів до теоретично очікуваних у групі високого ризику зареєстровано у 104,37 %, середнього — у 94,73 %, низького ризику — у 89,65 % випадків, що підтверджує високу прогностичну точність цієї математичної моделі.

Висновки

Розроблений алгоритм та математична модель прогнозування КС тяжкого ступеня на фоні ГТ є високоінформативними і дають можливість завчасно визначити контингент жінок з високою ймовірністю виникнення КС тяжкого ступеня. Це відповідно зменшить кількість жінок з даною патологією у період їх найбільшої соціальної активності та надасть можливість заздалегідь провести індивідуалізовані профілактичні заходи з метою запобігання розвитку даної патології.

Конфлікт інтересів. Автори заявляють про відсутність конфлікту інтересів та власної фінансової зацікавленості при підготовці даної статті.

Інформація про фінансування. Роботу виконано в рамках НДР Тернопільського національного медичного університету імені І.Я. Горбачевського МОЗ України «Коморбідні стани в клініці внутрішніх хвороб та практиці сімейного лікаря: предиктори розвитку, рання діагностика, профілактика і лікування» (номер держреєстрації 0113U001244), без спеціального фінансування.

Внесок авторів в підготовку статті: Пасєчко Н.В. — збір матеріалів, редагування; Чукур О.О. — аналіз отриманих даних, написання тексту; Боб А.О. — концепція і дизайн дослідження, аналіз літератури; Сверстюк А.С. — статистична обробка матеріалів.

Отримано/Received 26.02.2021

Рецензовано/Revised 23.03.2021

Прийнято до друку/Accepted 06.04.2021

Список литературы

Humeniuk E., Bojar I., Gujski M. et al. Effect of symptoms of climacteric syndrome, depression and insomnia on self-rated work ability in peri- and postmenopausal women in non-manual employment. Annals of Agricultural and Environmental Medicine. 2019. 26(4). 600-605. doi: 10.26444/aaem/112838.
Geukes M., Aalst M.P., Robroek S.J.W. et al. The impact of menopause on work ability in women with severe menopausal symptoms. Maturitas. 2016. 90. 3-8. doi: https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2016.05.001.
Ghianda S. del, Tonacchera M., Vitti P. Thyroid and menopause. Climacteric : the journal of the International Menopause Society. 2014. 17(3). 225-234. doi:10.3109/13697137.2013.838554.
Slopien R., Owecki M., Slopien A. et al. Climacteric symptoms are related to thyroid status in euthyroid menopausal women. Journal of Endocrinological Investigation. 2020. 43(1). 75-80. doi: 10.1007/s40618-019-01078-7.
Uygur M.M., Yoldemir T., Yavuz D.G. Thyroid disease in the perimenopause and postmenopause period. Climacteric. 2018. 21(6). 542-548. doi: 10.1080/13697137.2018.1514004.
Slopien R., Owecki M., Slopien A., Bala G., Meczekalski B. Climacteric symptoms are related to thyroid status in euthyroid menopausal women. J. Endocrinol. Invest. 2020. 43(1). 75-80. doi: 10.1007/s40618-019-01078-7.
Panda S., Das A. Analyzing thyroid dysfunction in the climacteric. Journal of Mid-Life Health. 2018. 9(3). 111-112. doi: 10.4103/jmh.JMH_21_18.
Thomas A., Daley A.J. Women’s views about physical activity as a treatment for vasomotor menopausal symptoms: A qualitative study. BMC Women’s Health. 2020. 20(1). 1-11. doi: 10.1186/s12905-020-01063-w.
Shepherd-Banigan M., Goldstein K.M., Coeytaux R.R. et al. Improving vasomotor symptoms; psychological symptoms; and health-related quality of life in peri- or postmenopausal women through yoga: An umbrella systematic review and meta-analysis. Complementary therapies in medicine. 2017. 34. 156-164. doi: 10.1016/j.ctim.2017.08.011.
Khandelwal S. Obesity in midlife: lifestyle and dietary strategies. Climacteric. 2020. 23(2). 140-147. doi: 10.1080/13697137.2019.1660638.
Triebner K., Markevych I., Hustad S. et al. Residential surrounding greenspace and age at menopause: A 20-year European study (ECRHS). Environment International. 2019. 132(7). 105088. doi: 10.1016/j.envint.2019.105088.
Dalal D., Dahiya K., Malhotra V. et al. A Comparison of Reproductive Hormones and Biochemical Parameters in Hypothyroid and Euthyroid Postmenopausal Women. Clinical laboratory. 2020. 66(10). doi: 10.7754/Clin.Lab.2020.200243.
Maki P.M., Kornstein S.G., Joffe H. et al. Guidelines for the evaluation and treatment of perimenopausal depression: Summary and recommendations. Journal of Women’s Health. 2019. 28(2). 117-134. doi: 10.1089/jwh.2018.27099.mensocrec.
Stute P., Spyropoulou A., Karageorgiou V. et al. Management of depressive symptoms in peri- and postmenopausal women: EMAS position statement. Maturitas. 2020. 131. 91-101. doi: 10.1016/j.maturitas.2019.11.002.
Li R.X., Ma M., Xiao X.R. et al. Perimenopausal syndrome and mood disorders in perimenopause: Prevalence, severity, relationships, and risk factors. Medicine (United States). 2016. 95(32). 12-14. doi: 10.1097/MD.0000000000004466.
Hyland A., Piazza K., Hovey K.M. et al. Associations between lifetime tobacco exposure with infertility and age at natural menopause: the Women’s Health Initiative Observational Study. Tobacco control. 2016. 25(6). 706-714. doi: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052510.
Zhu D., Chung H.F., Pandeya N. et al. Relationships between intensity, duration, cumulative dose, and timing of smoking with age at menopause: A pooled analysis of individual data from 17 observational studies. PLoS Medicine. 2018. 15(11). 1-19. doi: 10.1371/journal.pmed.1002704.
White A., Castle I.J.P., Chen C.M. et al. Converging Patterns of Alcohol Use and Related Outcomes Among Females and Males in the United States, 2002 to 2012. Alcoholism, clinical and experimental research. 2015. 39(9). 1712-1726. DOI: 10.1111/acer.12815.
Grant B.F., Chou S.P., Saha T.D. et al. Prevalence of 12-month alcohol use, high-risk drinking, and DSM-IV alcohol use disorder in the United States, 2001-2002 to 2012-2013: Results from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions. JAMA Psychiatry. 2017. 74(9). 911-923. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2017.2161.
Martel M.M., Eisenlohr-Moul T., Roberts B. Interactive effects of ovarian steroid hormones on alcohol use and binge drinking across the menstrual cycle. Journal of abnormal psychology. 2017. 126(8). 1104-1113. doi: 10.1037/abn0000304.
Peltier M.R., Verplaetse T.L., Mineur Y.S. et al. Sex differences in stress-related alcohol use. Neurobiology of Stress. 2019. 10(1). 100149. doi: 10.1016/j.ynstr.2019.100149.