MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307859596 · doi:10.1210/jendso/bvac150.1424

PMON220 Women With Polycystic Ovary Syndrome Have Worse Lifestyle Behaviors Compared to Controls: A Systematic Review and Meta-Analysis of 36,360 Women

2022· review· en· W4307859596 sur OpenAlexaboutno aff
Kiran Ganga, Jessica A. Grieger, Marla E. Lujan, Julia Michalak, Lisa Moran, Stephen Parry, Chau Thien Tay, Cynthia Wan, Isabella Xavier, Julia Xiong, Maryam Kazemi, Joy Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycystic ovaryMedicineMeta-analysisObesityCINAHLMicronutrientInternal medicineWeight gainGynecologyPsychological interventionInsulin resistanceEndocrinologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Women with polycystic ovary syndrome (PCOS) exhibit a propensity for obesity and weight gain during their reproductive years. Accordingly, lifestyle (dietary and/or physical activity [PA]) modification is recommended as first-line therapy to manage PCOS. However, 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. We synthesized evidence on dietary and PA behaviors between women with PCOS and those without PCOS to identify any unique lifestyle behaviors that could underlie the propensity of weight gain and obesity and be targeted for precision nutrition and PA interventions in PCOS. Primary outcomes were diet quality, energy intake, and PA. Secondary outcomes included macronutrients, micronutrients, food groups, foods, glycemic indices, sedentary time, and sitting levels. Databases of MEDLINE, Web of Science, Scopus, and CINAHL were searched until June 1, 2021, to identify observational studies documenting diet and PA between women with and without PCOS (18-50yrs). Data were pooled by random-effects models and expressed as (standardized) mean differences (S[MD]) and 95%CIs. Risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Forty-five studies (N=36,360 participants; [n=7,348 PCOS; 29,012 Controls]) were eligible (NOS scores≥7). Women with PCOS had higher energy (MD: 132.91; 95%CI: 4.34 to 261.47 kcal/d; I2=96%), lower folic acid (MD: -25.11; 95%CI: -49.60 to -0.62 µg/d; I2=72%) and lower zinc (MD: -1.41; 95%CI: -2.76 to -0.07 mg/d; I2=96%) intakes (All: P≤0.04), and a tendency for lower total PA (SMD: -0.40; 95%CI: -0.80 to 0.00; I2=98%; P=0.05) vs. Controls. On subgroup analyses, lower intakes of magnesium (MD: -38.98; 95%CI: -69.44 to -8.53 mg/d; I2=37%) were noted in younger PCOS populations (<30yrs.), and higher total fat (SMD: 0.20; 95%CI: 0.02 to 0.38; I2=45%) and polyunsaturated fatty acids (PUFA; SMD: 0.29; 95%CI: 0.10 to 0.48; I2=0%) was evident in PCOS when food records were used (All: P≤0.03). Conversely, macronutrients (carbohydrate, protein, fiber), alcohol, micronutrients (vitamin D, iron, calcium, sodium), glycemic index, and glycemic load were similar. 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), as described narratively since variable study methodology did not permit meta-analyses. Collective evidence supports that women with PCOS have lower overall diet quality, poorer dietary intakes (higher energy, total fat, and PUFA, and lower folic acid, zinc, and magnesium), and a tendency for lower total PA vs. 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 observed differences. These clarifications may improve lifestyle behaviors and associated weight management and obesity-related complications (infertility, diabetes, cardiovascular disease) in this high-risk population and may contribute to future evidence-based guideline recommendations on managing PCOS in the emerging era of precision lifestyle medicine. Presentation: Monday, June 13, 2022 12:30 p.m. - 2:30 p.m.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,026
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Endocrine SocietyMême sujetOvarian function and disordersTravaux en français237 207