Antimüllerian hormone, antral follicle count and ovarian volume predict menstrual cycle length in healthy women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although menstrual cycle length is one of the main concerns of women and may have important health consequences, little is known about its predictors. The aim of this study was to identify predictors of menstrual cycle length variability in healthy women. DESIGN: Prospective cross-sectional study. PATIENTS: Two hundred healthy women aged 21-45. MEASUREMENTS: A questionnaire was administered to determine lifestyle factors. Ovarian parameters, metabolic parameters, pituitary hormones, sex steroids and antimüllerian hormone (AMH) were measured. RESULTS: Women with long (≥35 days) and normal (25-34 days) menstrual cycles had >5-fold and >2-fold higher serum AMH levels, respectively, compared to those with short cycles (<25 days). Menstrual cycle length was associated with age but not lifestyle factors. Only one factor group (AMH, antral follicle count [AFC], ovarian volume, testosterone and LH) was significantly associated with menstrual cycle length. Within this factor group, only the ovarian parameters (AMH, AFC, ovarian volume) predicted menstrual cycle length. Each SD increase in AMH (32·9 pmol/l) and ovarian volume (2·29 cm(3) ) was associated with 2·80-fold (95% CI: 1·67-4·69) and 1·62-fold (95% CI: 1·08-2·43) increased risks, respectively, for longer menstrual cycles. CONCLUSIONS: AMH, AFC and ovarian volume are positively associated with menstrual cycle length in healthy women. Our identification of AMH as an independent predictor of menstrual cycle length puts forth a new notion of utilizing menstrual cycle length to predict possible AMH-dependent/-associated outcomes. In addition, this novel relationship may facilitate the interpretation of AMH levels and its clinico-pathological significance across different centres.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».