Polycystic Ovary Syndrome: Dietary Approaches to Counteract Insulin Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a prevalent hormonal disorder connected to ovulatory infertility and recent research indicates that different diets alter the risk of developing PCOS. Insulin resistance (IR) is one of the key pathologies which classifies PCOS. Understanding the etiology leading to IR in PCOS patients and the disorders associated with IR can allow for a therapeutic measure to be put in place to counteract the etiology and even reduce the risk of developing the disorder. Objective: The objective of this review is to identify the key factors that lead to IR so that diet and other lifestyle aspects can be used to counteract PCOS Symptoms.Design: A total of 679 studies were taken into consideration for this review, however, I performed a literature review of 75 primary papers. Data and findings from these studies were used to gain a better understanding of the dietary etiology of IR in PCOS, and this information can be used to describe a specific diet to counteract its etiology.Results: Many symptoms and disorders in the biological pathway of PCOS is associated with IR. Clinical studies have established that an increase in carbohydrates, low-density lipoproteins, and triglycerides is associated with IR in PCOS patients. Similar studies have found that a decrease in dietary proteins (especially branched chain amino acid intake), lactate, phosphatidylcholine, high-density lipoproteins, and long-chain fatty acids are also associated with PCOS patients. The drug metformin has also been associated with ameliorating many of the negative impacts imposed by IR in PCOS patients. Addressing these factors and changing diet and lifestyle (such as increased exercise) can help reduce the IR-related effects in PCOS patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».