The lack of association between polycystic ovary syndrome and metabolic syndrome: Iranian PCOS prevalence study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was designed to evaluate the prevalence of the metabolic syndrome (MetS) and insulin resistance (IR) in a large population-based study in Iran. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Anthropometric measurements, biochemical parameters and IR were compared between 136 polycystic ovary syndrome (PCOS) subjects and 423 healthy controls recruited from among 1126 reproductive aged women (18-45 year). PCOS and MetS were diagnosed using the Rotterdam criteria and Joint Interim Statement, respectively. IR was defined using the homeostatic model assessment-IR). RESULTS: Among the PCOS subjects, the mean ± SD age, body mass index (BMI) and waist circumference were 31 ± 7·7 years, 26·4 ± 5·8 kg/m(2) and 84 ± 13·3 cm, respectively; corresponding values among healthy controls were 36 ± 7·5 years, 26·4 ± 5·0 kg/m(2) and 85 ± 11·9 cm, respectively. Age and BMI adjusted prevalences of MetS in PCOS subjects and controls were 18·5% (CI 95%, 15·3-21·7%) and 18·3% (CI 95%, 15·1-21·5%), respectively [P = not significant (NS)]. Age and BMI adjusted prevalences of IR in PCOS and healthy controls were 27·2% (CI 95%, 23·5-30·9%) and 24·2% (CI 95%, 20·6-27·8%), respectively (P < 0·01). CONCLUSIONS: Metabolic syndrome was no more frequent in a representative sample of PCOS Iranian population than in healthy controls. However, the prevalence of IR in PCOS appears to be higher than in controls. It seems that the association between PCOS and MetS needs more consideration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».