Prevalence and Etiology of Eating Disorders in Polycystic Ovary Syndrome: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is the most common endocrine-metabolic disorder affecting females across the lifespan. Eating disorders (EDs) are psychiatric conditions that may impact the development of PCOS and comorbidities including obesity, metabolic syndrome, and type 2 diabetes. The aim of this scoping review was to determine the prevalence of EDs and disordered eating, and to review the etiology of EDs in PCOS. The review was conducted using search terms addressing PCOS, EDs, and disordered eating in databases, including PubMed, Scopus, PsycINFO, and CINAHL. Structured interviews, self-administered questionnaires, chart review, or self-reported diagnosis were used to identify EDs in 38 studies included in the review. The prevalence of any ED in those with PCOS ranged from 0% to 62%. Those with PCOS were 3-6-fold more likely to have an ED and higher odds ratios (ORs) of an elevated ED score compared with controls. In those with PCOS, 30% had a higher OR of bulimia nervosa and binge ED was 3-fold higher compared with controls. Studies were limited on anorexia nervosa and other specified feeding or ED (such as night eating syndrome) and these were not reported to be higher in PCOS. To our knowledge, no studies reported on avoidant/restrictive food intake disorder, rumination disorder, or pica in PCOS. Studies showed strong associations between overweight, body dissatisfaction, and disordered eating in PCOS. The etiologic development of EDs in PCOS remains unclear; however, psychological, metabolic, hypothalamic, and genetic factors are implicated. The prevalence of any ED in PCOS varied because of the use of different diagnostic and screening tools. Screening of all individuals with PCOS for EDs is recommended and high-quality studies on the prevalence, pathogenesis of specific EDs, relationship to comorbidities, and effective interventions to treat ED in those with PCOS are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».