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Enregistrement W3153951232 · doi:10.1111/obr.13255

Obesity, but not hyperandrogenism or insulin resistance, predicts skeletal muscle mass in reproductive‐aged women with polycystic ovary syndrome: A systematic review and meta‐analysis of 45 observational studies

2021· review· en· W3153951232 sur OpenAlexaff
Maryam Kazemi, Roger A. Pierson, Stephen Parry, Mojtaba Kaviani, Philip D. Chilibeck

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycystic ovaryHyperandrogenismInsulin resistanceInternal medicineEndocrinologyMedicineLean body massBody mass indexMeta-analysisObesityConfidence intervalBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Women with polycystic ovary syndrome (PCOS) exhibit reduced muscle insulin‐mediated glucose uptake, potentially attributed to altered muscle mass; however, this is inconclusive. Altered muscle mass may aggravate PCOS complications. Our systematic review and meta‐analysis evaluated whether PCOS alters muscle mass and function. Databases (MEDLINE, Web of Science, Scopus) were searched through September 2, 2020, for studies documenting skeletal muscle mass (lean tissue mass) and function (strength) in PCOS and control groups. The primary outcome was total lean body mass (LBM) or fat‐free mass (FFM). Data were pooled by random‐effects models and expressed as mean differences and 95% confidence intervals. Forty‐five studies ( n = 3676 participants) were eligible. Women with PCOS had increased total (0.83 [0.08,1.58] kg; p = 0.03; I 2 = 72.0%) yet comparable trunk (0.84 [−0.37,2.05] kg; p = 0.15; I 2 = 73.0%) LBM or FFM versus controls. Results of meta‐regression analyses showed no associations between mean differences between groups in total testosterone or homeostatic model assessment of insulin resistance and total or trunk LBM or FFM (All: p ≥ 0.75). Mean differences in body mass index (BMI) were associated with total (0.65 [0.23,1.06] kg; p < 0.01; I 2 = 56.9%) and trunk (0.56 [0.11,1.01] kg; p = 0.02; I 2 = 42.8%) LBM or FFM. The PCOS subgroup with BMI ≥ 25 kg/m 2 had greater total LBM or FFM versus controls (1.58 [0.82,2.34] kg; p < 0.01; I 2 = 64.0%) unlike the PCOS subgroup with BMI < 25 kg/m 2 (−0.45 [−1.94,1.05] kg; p = 0.53; I 2 = 69.5%). Appendicular lean mass and muscle strength data were contradictory and described narratively, as meta‐analyses were impossible. Women with PCOS have higher total and trunk lean tissue mass attributed to overweight/obesity, unlike hyperandrogenism or insulin resistance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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