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Enregistrement W4412618772 · doi:10.1093/jsxmed/qdaf163

New comprehension on polycystic ovary syndrome and sexual function: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4412618772 sur OpenAlexaboutno aff
Fernanda S Bachega, José Antônio Orellana Turri, Maria Cândida Pinheiro Baracat, Ricardo Santos Simões, Gustavo Arantes Rosa Maciel, Rogerio A. Løbo, José Maria Soares, Edmund Chada Baracat

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycystic ovaryMeta-analysisSexual functionPsychologyClinical psychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS), a prevalent endocrine disorder characterized by menstrual irregularities and hyperandrogenic manifestations, has been increasingly associated with psychological distress and impaired self-image. However, results regarding sexual function (SF) in PCOS women are still controversial, and their interpretation is complicated by the use of different SF assessment tools across studies. AIM: To evaluate female sexual dysfunction in PCOS women diagnosed through modified Rotterdam criteria by conducting specific meta-analyses for each validated SF questionnaire and assess the influence of overweight/obesity (OW/O) on these outcomes. METHODS: A Systematic Review (PRISMA) of 8 databases was performed until March 2024. Meta-analysis employed STATA software, employing a random-effects model to compare groups via Hedges' g and standardized mean difference (SMD). Heterogeneity (I2 statistic; Q test) and publication bias (funnel plots; Egger's test) were assessed. OUTCOMES: The influence of PCOS and OW/O on SF. RESULTS: A total of 6171 articles were initially screened, and 40/6171 studies were included in this systematic review. Meta-analyses were performed solely for the Female Sexual Function Index (FSFI) score as it was the only SF assessment tool widely used across published studies. Pooled meta-analysis results showed that PCOS women had significantly lower FSFI scores in all fields than controls: total FSFI: -0.4 (95% CI -0.45; -0.36, I2 = 94.3%); desire: -0.22 (95% CI -0.26; -0.17, I2 = 90.8%); arousal: -0.3 (95% CI -0.34; -0.25, I2 = 94.1%); lubrication: -0.31 (95% CI -0.36; -0.26, I2 = 93%); orgasm: -0.27 (95% CI -0.32; -0.22 I2 = 89.2%); satisfaction: -0.23 (95% CI -0.28; -0.18, I2 = 81.5%); pain: -0.3 (95% CI -0.35; -0.25, I2 = 91.1%). OW/O PCOS women scored with higher lubrication scores than OW/O controls (SMD = 0.3 95% CI [0.03;0.58], P = .02, I2 = 0%). CLINICAL TRANSLATION: These findings emphasize the importance of incorporating SF assessments into PCOS follow-up protocols and multidisciplinary care. STRENGTHS AND LIMITATIONS: Strengths include a large cohort, analysis of an OW/O subgroup, and robust quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale. The main limitation was the lack of published studies using SF-assessment tools other than the FSFI, which precluded meta-analyses for other questionnaires. CONCLUSION: While PCOS women experience significantly impaired SF than controls, those with OW/O and PCOS may have comparable or even enhanced SF in certain domains, particularly lubrication, suggesting that the interplay between obesity and SF in PCOS women may not always be negative. By integrating routine screening with a multidisciplinary approach, we can more effectively address the sexual health challenges faced by PCOS women, ultimately empowering them to achieve optimal health and overall well-being.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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