Polycystic ovary syndrome: validated questionnaire for use in diagnosis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To construct and validate a questionnaire for use in diagnosis of polycystic ovary syndrome (PCOS). DESIGN: All participants completed a questionnaire, which asked clinical questions designed to assist in the diagnosis of PCOS, before their appointments with an endocrinologist. Following completion of the questionnaire, the endocrinologist (blinded to the answers) made or excluded a diagnosis of PCOS using clinical criteria and biochemical data as indicated. Questions were then evaluated for their power to predict PCOS, and a model was constructed using the most reliable items to establish a system to predict a diagnosis of PCOS. SETTING: An outpatient reproductive endocrinology clinic in Calgary, Alta. PARTICIPANTS: Adult women patients who had been referred to the clinic. Fifty patients with PCOS and 50 patients without PCOS were included in the study. MAIN OUTCOME MEASURES: Demographic information, medical history, related diagnoses, menstrual history, and fertility history. RESULTS: A history of infrequent menses, hirsutism, obesity, and acne were strongly predictive of a diagnosis of PCOS, whereas a history of failed pregnancy attempts was not useful. A history of nipple discharge outside of pregnancy strongly predicted no diagnosis of PCOS. We constructed a 4-item questionnaire for use in diagnosis of PCOS; the questionnaire yielded a sensitivity of 85% and a specificity of 85% on multivariate logistic regression and a sensitivity of 77% and a specificity of 94% using the 4-item questionnaire. Predictive accuracy was validated using a second sample of 117 patients, in addition to internal validation using bootstrap analysis. CONCLUSION: We have constructed a simple clinical tool to help diagnose PCOS. This questionnaire can be easily incorporated into family physicians' busy practices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».