Factors Influencing Physical Activity in Women with Polycystic Ovary Syndrome in Comparison to Eumenorrheic Non Hirsute Women
Notice bibliographique
Résumé
Polycystic Ovary Syndrome is the most common endocrinopathy in women of reproductive age. Although physical activity and weight loss has been proposed as the first line management in patients with PCOS, studies on physical activity in patients with PCOS are limited. The aims of this study were to compare levels of physical activity and its related factors between women with polycystic ovary syndrome and eumenorrheic non hirsute women. We compared the physical activity of our study group using the international physical activity questionnaire (IPAQ), using T-test or Mann-Whitney to compare the means of two groups. Step wise multivariate logistic regression was used to determine the relationship between physical activity and body mass index and demographic factors. The results showed that physical activity levels in PCOS women compared to controls were similar; however the time spent sitting in PCOS women was significantly higher than controls; (6.94±2.2 versus 6.09±2.63 hours, P<0.001).Low levels of physical activity were reported by 59.2% of cases and 57.1% of controls. A positive association between physical activity levels and BMI (P=0.001) and age (P=0.03) was observed in PCOS women. In controls, physical activity levels was found to be associated with BMI (P=0.01), education (P=0.03) and pregnancy status (P=0.03). Considering the results of this study, it was concluded that In PCOS women, the impacts of demographic factors on physical activity may be less important than controls.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».