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Enregistrement W4389833763 · doi:10.1016/j.cjco.2023.12.010

Increased Prevalence of Adverse Health Outcomes Across the Lifespan in Those Affected by Polycystic Ovary Syndrome: A Canadian Population Cohort

2023· article· en· W4389833763 sur OpenAlexafffundabout
Donna F. Vine, Mahua Ghosh, Ting Wang, Jeffrey A. Bakal

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésPolycystic ovaryCohortMedicineDemographyAdverse effectCohort studyPopulationCohort effectGerontologyEnvironmental healthInternal medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is the most common metabolic-endocrine disorder impacting the health and quality of life of women over the lifespan. Evidence-based data on the scope of adverse health outcomes in those affected by PCOS is critical to improve healthcare and quality of life in this population. The aim of this study was to determine the prevalence of adverse health outcomes in those with PCOS compared to age-matched controls. Methods: We conducted a retrospective observational case-control study in those diagnosed with PCOS and age-matched controls using the Alberta Health Services Health Analytics database and the International Classification of Diseases, for the period from 2002-2018 in Alberta, Canada. Results: < 0.0001); a 2-fold higher prevalence of dementia occurred in those with PCOS, compared to controls. Conclusion: These findings provide evidence that PCOS is associated with a higher prevalence of morbidities over the lifespan, and the potential scope of the healthcare burden in women affected by PCOS.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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