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Enregistrement W4366202262 · doi:10.53350/pjmhs2023172589

Impaired Glucose Tolerance in Patients with Polycystic Ovarian Syndrome

2023· article· en· W4366202262 sur OpenAlexaff
Bushra Anwar, Faiza, Sarwar Malik, Muhammad Qasim, Malik Fayaz, Shah Khalid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycystic ovaryHyperandrogenismMedicineAnovulationBody mass indexImpaired glucose toleranceInternal medicineGynecologyDiabetes mellitusEndocrinologyInsulin resistanceGastroenterologyObstetrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Polycystic ovary syndrome first described by Stein and Leventhal, is a complex genetic trait of unclear etiology characterized by Oligomenorrhea or anovulation, biochemical or clinical hyperandrogenism and polycystic ovarian morphology on ultrasonography. Women with polycystic ovarian syndrome have an increased risk of developing impaired glucose tolerance and type 2 diabetes mellitus. This study aims to determine the prevalence of impaired glucose tolerance in patients with polycystic ovary syndrome. Study Design: Cross-sectional study Study Duration: This study was conducted in the Department of Endocrinology Ayub Teaching Hospital Abbottabad from 1st Nov 2021 to 30th April 2022. Materials and Methods: All patients with age range 16 to 40 years who were diagnosed with polycystic ovarian syndrome were included in the study. Age, ovarian volume, clinical signs of hyperandrogenism, menstrual abnormalities, serum testosterone, blood glucose at baseline and following 75g of oral glucose load, Body mass index etc. were recorded. Data was analyzed using SPSS-23. Results: Among 139 patients, 35(25.2%) were in the age range 16-25 years while 104(74.8%) were in the age range 26-40 years. Mean age was 28.6(SD±4.2) years. 69(49.6%) patients had BMI> 30 Kg/m2, 60(43.2%) had BMI between 25-29.9 Kg/m2, while only 10(7.2%) patients had their BMI within normal range (18.5-24.9). Mean BMI was 30.7 Kg/m2 (SD±4.4). 47(33.8%) patients had ovarian volume less than 25ml while, 92(66.2%) had ovarian volume greater than 25ml. Mean ovarian volume was 25.5(SD±6.7). 106(76.3%) patients had serum testosterone less than 70ng/dl while, 33(23.7%) had serum testosterone greater than 70ng/dl. Mean serum testosterone was 48.8(SD±26.4). Hirsutism and Acne was observed in 92 (66.2%) and 91(65.5%) patients respectively. 75 (54%) women had positive family history of Diabetes, 56 (40.3%) had family history of polycystic ovary syndrome and 71 (51.1%) patients had past or current history of oral contraceptive pills. Impaired glucose tolerance was found in 52(37.4%) patients. Post stratification results were statistically significant. Conclusions: The prevalence of impaired Glucose tolerance with polycystic ovary syndrome can be as high as 37.4%. Increasing age and Body Mass Index, raise serum testosterone level and increasing ovarian volume are significant predictors for developing impaired glucose tolerance in women with polycystic ovary syndrome. Keywords: Polycystic Ovarian Syndrome, Impaired Glucose Tolerance, Predictive Factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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