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Enregistrement W4282829539 · doi:10.1186/s12902-022-01065-9

The effect of medication on serum anti-müllerian hormone (AMH) levels in women of reproductive age: a meta-analysis

2022· review· en· W4282829539 sur OpenAlexaboutno aff
Weiwei Yin, Chang-Chang Huang, Yi-Ru Chen, Danqing Yu, Min Jin, Chun Feng

Notice bibliographique

RevueBMC Endocrine Disorders · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnti-Müllerian hormoneMedicineHormoneOvarian reserveMeta-analysisGynecologyDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinologyInfertilityPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study aims to address whether serum anti-müllerian hormone (AMH) levels fluctuate in the short term after medication application, including oral contraceptives (OCs), metformin (MET), Gonadotropin-releasing hormone agonist (GnRH-a), dehydroepiandrosterone (DHEA), vitamin D (VD), clomiphene citrate (CC), and letrozole (LET). METHODS: Published literature from PubMed, Embase, and Cochrane central was retrieved up until 19 September 2021. A total of 51 self-control studies with an average Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS) score of 6.90 were analyzed. The extracted data were entered into Stata software, and the weighted mean difference/standardized mean difference (WMD/SMD) and 95% confidence interval (CI) were used for data analysis. RESULTS: After OCs treatment the AMH level showed a significant decline in women with normal ovarian function, which was significant within 3 months (WMD = -1.43, 95% CI: -2.05 to -0.80, P < 0.00001). After MET treatment, the serum AMH decreased in polycystic ovary syndrome (PCOS) patients (WMD = -1.79, 95% CI: -2.32 to -1.26, P < 0.00001), in both obese and non-obese patients. GnRH-a treatment in endometriosis patients led to dynamic changes in the serum AMH levels, that is, ascent at 1 month (P = 0.05), and descent at 3 months (P = 0.02). After DHEA treatment the serum AMH increased in diminished ovarian reserve (DOR) / poor ovarian response (POR) patients (WMD = 0.18, 95% CI: 0.09 to 0.27, P < 0.0001). After VD treatment the serum AMH increased, and it was obvious in non-PCOS patients (WMD = 0.78, 95% CI: 0.34 to 1.21, P = 0.0004). After CC treatment the serum AMH decreased significantly in PCOS patients, specifically in non-obese patients (WMD = -1.24, 95% CI: -1.87 to -0.61, P = 0.0001). CONCLUSIONS: Serum AMH levels may be affected in the short term after drug application. Specifically, OC, MET and CC lead to decreased AMH level, DHEA and VD lead to increased AMH level, and GnRH-a leads to dynamic variation, which is correlated with PCOS, obesity, age, and duration of medication. The impacts of these medications should be taken into consideration when AMH is used as a marker of ovarian reserve.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,047
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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