Associations between Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) and Antibiotic Use: Results from the UAEHFS
Notice bibliographique
Résumé
Women with polycystic ovary syndrome (PCOS) have a higher susceptibility to infections compared to those without PCOS. Studies evaluating antibiotic use based on PCOS status are scarce. Therefore, we aimed to (i) assess the associations between self-reported PCOS and antibiotic use, and (ii) whether PCOS treatment and the age at PCOS diagnosis modified the associations above. This cross-sectional analysis used the United Arab Emirates Healthy Future Study (UAEHFS) conducted from February 2016 to March 2023 involving 2063 Emirati women aged 18-62 years. We performed ordinal logistic regressions under unadjusted and demographic-health-characteristic-adjusted models to obtain the odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) to analyze PCOS and antibiotic use. Subgroup analyses were performed by treatment status and age at diagnosis. We found that women with PCOS were 55% more likely to frequently take a course of antibiotics in the past year (aOR 1.55; 95% CI 1.26-1.90). Similar likelihoods were also found among those being treated for PCOS and those without treatment but with a PCOS diagnosis at ≤25 years. Our study suggests that PCOS was associated with an increased use of antibiotics among Emirati women. Understanding the frequent antibiotic use susceptibility among those with PCOS may improve antibiotic use surveillance and promote antibiotic stewardship in these at-risk individuals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».