Effect of Reproductive and Lifestyle Factors on Anti-Mullerian Hormone Levels in Women of Indian Origin
Notice bibliographique
Résumé
Background: Infertility is a world-wide problem and one third females. Over the years, anti-mullerian hormone (AMH) has emerged as a major marker of ovarian reserve. There is also increasing interest in determining the factors which can impact AMH levels. Aims: To correlate the association of reproductive and lifestyle factors on AMH levels in women of Indian origin. Settings and Design: Multicentric cross sectional study. Materials and Methods: The study was conducted using data extracted from the patient records of seven private fertility practices located in North India. Women who were attending these clinics for fertility treatment were requested to fill the questionnaire related to reproductive and lifestyle factors. Statistical Analysis used: Our outcome variable was level of AMH measured in the past 3 months, and was assessed as normal or low. All analyses were conducted using STATA 17. Results: We found a direct association of low AMH with increasing age, short cycles, amenorrhea and women with family history of premature menopause. We found a direct correlation of high AMH and women with polycystic ovary syndrome and those whose partners had Oligoasthenoteratozoospermia (OATS) or azoospermia. There was no correlation with smoking, sleep, diet, body mass index, cell phone or laptop use in our study. Conclusion: Reproductive and lifestyle factors may affect ovarian reserve and but there was a dearth of human studies in this area. To the best of our knowledge this is the first human study on the effect of AMH on Laptop and Cell phone use. We urgently need more studies to confirm or refute our findings so that we can counsel our patients well.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».