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Enregistrement W4282929508 · doi:10.1093/humupd/dmac023

Comparison of dietary and physical activity behaviors in women with and without polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis of 39 471 women

2022· review· en· W4282929508 sur OpenAlexfundaboutno aff
Maryam Kazemi, Joy Y. Kim, Cynthia Wan, Julia D. Xiong, Julia Michalak, Isabella B Xavier, Kiran Ganga, Chau Thien Tay, Jessica A. Grieger, Stephen Parry, Lisa Moran, Marla E. Lujan

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction Update · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésPolycystic ovaryMeta-analysisMedicinePhysiologyGynecologyObstetricsEndocrinologyInternal medicineObesityInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lifestyle (dietary and/or physical activity [PA]) modification is recommended as first-line therapy to manage polycystic ovary syndrome (PCOS). Current recommendations are based on healthy lifestyle practices for the general public since evidence for unique lifestyle approaches in PCOS is limited and low quality. OBJECTIVE AND RATIONALE: We aimed to synthesize evidence on dietary and PA behaviors between women with PCOS and those without PCOS. Primary outcomes were overall diet quality, total energy intake and total PA, and secondary outcomes included macronutrients, micronutrients, food groups, foods, glycemic indices, sedentary time and sitting levels. We conducted this work to identify any unique lifestyle behaviors in women with PCOS that could underlie the propensity of weight gain and obesity in PCOS and be targeted for precision nutrition and PA interventions. These findings could be used to inform future practice recommendations and research that more effectively address complications (weight gain, obesity, diabetes, infertility, cardiovascular disease and mental health) in this high-risk population. SEARCH METHODS: Databases of MEDLINE, Web of Science, Scopus and CINAHL were searched until 15 February 2022 to identify observational studies documenting dietary and PA behaviors between women with PCOS and without PCOS (Controls). Studies on children, adolescents (<18 years), pregnant or menopausal-aged women (>50 years) were excluded. Data were pooled by random-effects models and expressed as (standardized) mean differences (MD) and 95% CIs. The risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa scale (NOS). OUTCOMES: Fifty-four studies (N = 39 471 participants; [n = 8736 PCOS; 30 735 Controls]) were eligible (96%; [52/54] NOS scores ≥ 7). Women with PCOS had higher cholesterol (MD: 12.78, 95% CI: 1.48 to 24.08 mg/day; P = 0.03; I2 = 19%), lower magnesium (MD: -21.46, 95% CI: -41.03 to -1.91 mg/day; P = 0.03; I2 = 76%), and a tendency for lower zinc (MD: -1.08, 95% CI: -2.19 to -0.03 mg/day; P = 0.05; I2 = 96%) intake, despite lower alcohol consumption (MD: -0.95, 95% CI: -1.67 to 0.22 g/day; P = 0.02; I2 = 0%) versus Controls. Also, women with PCOS had lower total PA (standardized mean difference: -0.38, 95% CI: -0.72 to 0.03; P = 0.03; I2 = 98%). Conversely, energy, macronutrients (carbohydrate, fat, protein, fiber), micronutrients (folic acid, iron, calcium, sodium), glycemic index and glycemic load were similar (all: P ≥ 0.06). Most eligible studies reported lower total adherence to healthy eating patterns or poorer consumption of major food groups (grains, fruits, vegetables, proteins, seeds, nuts, dairy) in women with PCOS, as described narratively since variable study methodology did not permit meta-analyses. WIDER IMPLICATIONS: Collective evidence supports that women with PCOS have a lower overall diet quality, poorer dietary intakes (higher cholesterol, lower magnesium and zinc) and lower total PA, despite lower alcohol consumption versus those without PCOS. Considerable heterogeneity among studies reinforces the need for research to address any relative contributions of other factors (e.g. genetic, metabolic or sociodemographic) to the observed differences. These clarifications may contribute to future evidence-based guideline recommendations on monitoring and managing PCOS in the era of precision lifestyle medicine.

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)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,032
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,276 · 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
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

Citations79
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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