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Enregistrement W2972331289 · doi:10.1093/humupd/dmz020

Negative impact of polycystic ovary syndrome on bone health: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2972331289 sur OpenAlexaboutno aff
Júlia Mottecy Piovezan, Melissa Orlandin Premaor, Fábio Vasconcellos Comim

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction Update · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicinePolycystic ovaryMeta-analysisOsteoporosisBone mineralGynecologyInternal medicineObesityInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) has reproductive and metabolic aspects that may affect bone health. Controversial results from different studies regarding the risk of fractures, bone mineral density (BMD) or bone markers led to uncertainty whether PCOS might improve or deteriorate bone health. OBJECTIVE AND RATIONALE: This study aimed to investigate the impact of PCOS on bone markers, BMD and fracture risk. SEARCH METHODS: A systematic review and a meta-analysis were carried out. PubMed, EMBASE and Cochrane databases were searched for eligible studies from 1st of January of 1990 to 9th of October of 2018. Eligible studies enrolled women older than 18 years with PCOS, which should be diagnosed according to the Rotterdam Consensus, the Androgen Excess Society, the National Institutes of Health Consensus or the International Classification of Diseases. The studies were grouped according to patient mean BMI: <27 kg/m2 or ≥27 kg/m2. The results were polled as mean difference (MD), standardized MD (SMD) and hazard ratio (HR). OUTCOMES: Overall, 921 studies were retrieved, and 31 duplicated studies were removed. After screening the titles and abstracts, 80 studies were eligible for full text reading. Of those, 23 studies remained for qualitative synthesis. With the exception of one study, all studies were considered high quality based on the Newcastle-Ottawa scale (NOS; score ≥6). Meta-analysis was performed in 21 studies, with a total of 31 383 women with PCOS and 102 797 controls. Women with PCOS with BMI <27 kg/m2 had lower BMD of the total femur (MD, -0.04; 95% CI, -0.07 to 0.00; I2 = 31%; P = 0.22) and spine (MD, -0.07; 95% CI, -0.13 to -0.01; I2 = 70%; P < 0.01) when compared with the control group, whereas for women with BMI ≥27 kg/m2 no difference was observed (femur: MD, 0.02; 95% CI, -0.02 to 0.05; I2 = 20%, P = 0.29; spine: MD, 0.02; 95% CI, -0.06 to 0.05; I2 = 0%; P = 0.84). Osteocalcin was remarkably reduced in women with PCOS with BMI <27 kg/m2 (SMD, -2.68; 95% CI, -4.70 to -0.67; I2 = 98%; P < 0.01), but in women with BMI ≥27 kg/m2, there were no differences between PCOS and controls. Few studies (n = 3) addressed the incidence of bone fractures in women with PCOS. The HR for total bone fractures did not identify differences between women with PCOS and controls. WIDER IMPLICATIONS: On the basis of the available evidence, it is possible to assume that PCOS in women with BMI <27 kg/m2 is associated with reduced BMD in the spine and femur, and decreased bone formation, as manifested by lower levels of circulating osteocalcin. These findings suggest that bone parameters in PCOS may be linked, to some extent, to adiposity. These studies included premenopausal women, who have already achieved peak bone mass. Hence, further prospective studies are necessary to clarify the existence of increased risk of fractures in women with PCOS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,034
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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