Higher risk of type 2 diabetes in women with hyperandrogenic polycystic ovary syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the risk of type 2 diabetes (T2D) in women with polycystic ovary syndrome (PCOS) in relation to body mass index (BMI) and the hyperandrogenic (HA) PCOS phenotype. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Data from six Swedish national registers, with participants being followed for a maximum of 19 years. PATIENT(S): All women with an International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, version 10, diagnosis of PCOS, androgen excess, or anovulatory infertility born between 1950 and 1999 (n = 52,535) were identified in the Patient Register. The HA PCOS phenotype was defined by two filled prescriptions for anti-androgenic drugs. For each woman with PCOS, five control women (n = 254,624) were randomly chosen from the Total Population Register, matched for age and geographic area. INTERVENTION(S): No interventions were performed. MAIN OUTCOME MEASURE(S): International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, version 10, diagnosis of T2D or prescription of antidiabetic treatment other than metformin. RESULT(S): The cumulative incidence rates of T2D were 1.3%, 4.4%, and 14.2% in controls (non-PCOS women) and women with normoandrogenic (NA) and HA PCOS, respectively. After adjustment for BMI, women with PCOS had a twofold higher rate of T2D than non-PCOS women (adjusted hazard ratio, 2.52 [95% confidence interval, 2.15-2.96]). Women with HA PCOS had a higher rate of T2D than those with NA PCOS (adjusted hazard ratio, 3.86 [95% confidence interval, 3.16-4.72]). CONCLUSION(S): Polycystic ovary syndrome is an independent risk factor for T2D, even after adjustment for BMI. Women with the HA PCOS phenotype face an even higher risk of T2D than those with the NA PCOS phenotype.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».