Contrasting Bone Profiles in PCOS Are Related to BMI: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Controversial results have emerged regarding whether polycystic ovary syndrome (PCOS) is protective or increases the risk of bone frailty. OBJECTIVE: This study investigated whether the PCOS condition affects bone parameters of premenopausal women. This is an update for a previous meta-analysis published in 2019. DATA SOURCES: We searched MEDLINE and Embase. STUDY SELECTION: Studies were considered eligible for the update if published in English between October 1, 2018, and December 31, 2023. The diagnosis of PCOS should be based on National Institutes of Health criteria, the Rotterdam Consensus, Androgen Excess & PCOS Society criteria, or International Classification of Diseases codes in women over 18 years old. Only records with the Newcastle-Ottawa Scale ≥ 6 were selected for data extraction. DATA EXTRACTION: Data were extracted by 2 independent reviewers. DATA SYNTHESIS: We identified 31 studies that met the inclusion criteria for qualitative analysis from 3322 studies in the whole period (1990-2023). Overall, cross-sectional studies included 1822 individuals with PCOS and 1374 controls, while cohort studies incorporated 30 305 women with PCOS and 10,1907 controls. Contrasting profiles emerged after stratification using a body mass index (BMI) cutoff of 27 kg/m2. Individuals with PCOS and a BMI <27 kg/m2 exhibited lower vertebral and nonvertebral bone density, reduced bone turnover marker (osteocalcin), and increased bone resorption marker (C-terminal type I collagen) levels. Conversely, individuals with PCOS and a BMI ≥27 kg/m2 exhibited increased vertebral and nonvertebral bone mineral density, with no significant changes in bone formation and resorption markers (except osteocalcin). CONCLUSION: The findings of this study alert for a low bone mass, low bone formation, and increased bone resorption PCOS with a BMI <27 kg/m2.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».