Polycystic Ovary Syndrome, Combined Oral Contraceptives, and the Risk of Dysglycemia: A Population-Based Cohort Study With a Nested Pharmacoepidemiological Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Irregular menstrual cycles are associated with increased cardiovascular mortality. Polycystic ovary syndrome (PCOS) is characterized by androgen excess and irregular menses; androgens are drivers of increased metabolic risk in women with PCOS. Combined oral contraceptive pills (COCPs) are used in PCOS both for cycle regulation and to reduce the biologically active androgen fraction. We examined COCP use and risk of dysglycemia (prediabetes and type 2 diabetes) in women with PCOS. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using a large U.K. primary care database (The Health Improvement Network [THIN]; 3.7 million patients from 787 practices), we carried out a retrospective population-based cohort study to determine dysglycemia risk (64,051 women with PCOS and 123,545 matched control subjects), as well as a nested pharmacoepidemiological case-control study to investigate COCP use in relation to dysglycemia risk (2,407 women with PCOS with [case subjects] and without [control subjects] a diagnosis of dysglycemia during follow-up). Cox models were used to estimate the unadjusted and adjusted hazard ratio, and conditional logistic regression was used to obtain adjusted odds ratios (aORs). RESULTS: < 0.001; adjustment for age, social deprivation, BMI, ethnicity, and smoking), with increased rates of dysglycemia in all BMI subgroups. Women with PCOS and COCP use had a reduced dysglycemia risk (aOR 0.72, 95% CI 0.59-0.87). CONCLUSIONS: In this study, limited by its retrospective nature and the use of routinely collected electronic general practice record data, which does not allow for exclusion of the impact of prescription-by-indication bias, women with PCOS exposed to COCPs had a reduced risk of dysglycemia across all BMI subgroups. Future prospective studies should be considered for further understanding of these observations and potential causality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».