The Pivotal Influence of Obesity on Body Composition and Ovarian Doppler in Different Polycystic Ovarian Syndrome Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To investigate the effect of obesity on body composition and ovarian Doppler parameters in females with different polycystic ovarian syndrome (PCOS) phenotypes, and find the correlations between these parameters and PCOS clinical criteria. Design: Observational cross-sectional study. Methods: One hundred PCOS females participated in this study. We assessed the chronic anovulation (O), the hyperandrogenism (H), and polycystic ovaries (P) to classify the presence of PCOS phenotyping using the Rotterdam criteria into four types. They were classified according to their body mass index (BMI) into three groups. The normal weight group had BMI of 18.5-24.9 kg/m2 (n = 21); the overweight group had BMI of 25-29.9 kg/m2 (n = 39); the obese group had BMI of more than or equal to 30 kg/m2 (n = 40). Body composition parameters were evaluated by dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA), while ovarian Doppler parameters were evaluated by colour Doppler ultrasound for all females in the three groups. Results: Obese PCOS females had significantly higher waist-hip ratio (WHR), total and regional fat mass, total and trunk lean mass, ovarian volume and blood flow velocities at both ovarian arteries than both normal weight and overweight PCOS females. The WHR was positively correlated to total fat and lean masses, as well as ovarian volume and blood flow velocities (P<0.05). The phenotype III and IV had significantly higher android & gynoid fat masses, total lean mass, also higher ovarian volume, PSV & EDV and significantly lower RI (P<0.05) comparing to type I and II. Conclusion: Obesity has a pivotal role in body composition distribution and ovarian Doppler parameters in different PCOS phenotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».