Low intakes of dietary fiber and magnesium are associated with insulin resistance and hyperandrogenism in polycystic ovary syndrome: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with polycystic ovary syndrome (PCOS) often have insulin resistance (IR) which may be worsened by obesity. The roles of dietary intake and activity are unclear. Our objectives were to determine whether (a) high caloric intake or inactivity explains obesity in PCOS, and (b) dietary composition is associated with PCOS phenotypes. METHODS: Eighty-seven women with PCOS and 50 women without PCOS participated in this cohort study at a reproductive medicine center. Data collected included 3-day food and physical activity records, anthropometrics, and metabolic and hormonal assays. RESULTS: Women with PCOS had increased body mass index (BMI) but similar caloric intake and activity to women without PCOS. There were no differences in protein, carbohydrates, fat, or glycemic load consumption, but women with PCOS consumed less fiber (medians: 19.6 vs. 24.7 g) and less magnesium (medians: 238.9 vs. 273.9 mg). In women with PCOS, those with IR consumed less fiber, less magnesium, and greater glycemic load than those without IR (medians: 18.2 vs. 22.1 g, 208.4 vs. 264.5 mg, 89.6 vs. 83.5). Fiber intake of women with PCOS was negatively correlated with IR, fasting insulin, glucose tolerance, testosterone, and dehydroepiandrosterone sulfate. Magnesium intake was negatively correlated with IR, C-reactive protein, and testosterone, but positively correlated with HDL cholesterol. Fiber intake and BMI accounted for 54.0% of the variance observed in IR. CONCLUSIONS: Obesity in women with PCOS could not be explained by overeating or inactivity. Increasing dietary fiber and magnesium intakes may assist in reducing IR and hyperandrogenemia in women with PCOS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».