Clinicopathological Correlation of Endometrial Thickness and Ovulatory Patterns in PCOS Women: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) is an endocrine condition that causes trouble with ovulation, increased male hormone levels, and ovaries filled with cysts. The aim of the systematic review and meta-analysis was to provide an evaluation of the effect of polycystic ovary syndrome (PCOS) on the endometrial thickness and histopathological abnormalities in women. Methods: The present systematic review and meta-analysis have been performed following PRISMA 2020 recommendations. Up to May 2025, four databases were searched to capture the English-language studies. Research articles with observational, cross-sectional, or retrospective cohort design that compared PCOS to non-PCOS sub-groups were included in the trial. The Newcastle-Ottawa Scale was used in determining the risk of bias. Meta-analysis was performed using RevMan 5.4.1 software, using a random-effects model. The degree of heterogeneity was determined as I2. Results: Five studies that included 20,914 participants were included. Meta-analysis indicated an insignificant difference between the Endometrial thickness (EMT) of population groups measured (SMD: 0.28; 95 % CI: -0.29 to 0.85; p > 0.05) and high heterogeneity (I2 = 88%). The pooled OR indicated a significantly elevated risk of endometrial hyperplasia or abnormal histology in women with menstrual irregularities (OR: 1.31; 95% CI: 1.09-1.57; p < 0.05). Subgroup and sensitivity confirmation effects were established. Discussion: Although endometrial thickness alone does not seem to vary significantly, menstrual irregularities in PCOS are related to a higher prevalence of endometrial hyperplasia. A key limitation of this review is the small number of studies, limiting the generalizability of the findings. Further studies are required to validate the usefulness of histological evaluation in PCOS patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».