Lipid accumulation product as a marker of cardiometabolic susceptibility in women with different phenotypes of polycystic ovary syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There are limited data on cardiometabolic risk factors and the prevalence of metabolic syndrome (MetS) across the different PCOS phenotypes in Caucasian population. Lipid accumulation product (LAP) is a clinical surrogate marker that could be used for evaluation of MetS in clinical practice. The aim of the study was to analyze metabolic characteristics and the ability of LAP to predict MetS in different PCOS phenotypes. DESIGN: Cross-sectional clinical study analyzing 365 women with PCOS divided into four phenotypes according to the ESHRE/ASRM criteria, and 125 healthy BMI-matched controls. METHODS: In all subjects, LAP was determined and MetS was diagnosed according to the National Cholesterol Education Program/Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP III), the International Diabetes Federation (IDF) and the Joint Interim Statement (JIS) criteria. Logistic regression and ROC curve analyses were used to determine predictors of MetS in each PCOS phenotype. All analyses were performed with age and BMI adjustment. RESULTS: All PCOS phenotypes in comparison to controls had higher prevalence of MetS assessed by NCEP-ATP III criteria, and only classic phenotypes when IDF and JIS criteria were used. All phenotypes had the same prevalence of MetS irrespective of used definition. LAP and exhibited the highest diagnostic accuracy and was an independent predictor of MetS in all phenotypes. CONCLUSION: LAP is an independent and accurate clinical determinant of MetS in all PCOS phenotypes in our Caucasian population. All PCOS phenotypes, including non-classic ones, are metabolically challenged and with cardiovascular risk, particularly phenotype B.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».