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Enregistrement W4415741550 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.40818

Polycystic Ovarian Morphology and Chronic Morbidity and Mortality in PCOS

2025· article· en· W4415741550 sur OpenAlexaff
Nir Kugelman, David Morris, Marie-Pier Bastrash, Tehila Feinberg, Sofia Miconiatis, Jordanna Rehany, Seang Lin Tan, Michael H. Dahan

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusRisk factorAnovulationIncidence (geometry)DiseaseMortality rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a prevalent endocrine disorder associated with insulin resistance and cardiovascular risk. The long-term association of ovarian morphology subtypes with long-term morbidity and mortality remains unclear. Objective: To determine whether long-term morbidity and mortality differ among women with PCOS with or without polycystic ovarian morphology (PCOM). Design, Setting, and Participants: This prospective cohort study was conducted from 1987 to 2005 with follow-up until 2024 (37 years) at a single academic referral center where women with PCOS consented for long-term health monitoring. Of 1089 initially enrolled women, 340 women with PCOS and sonographic data at baseline were included. Data were analyzed from January to April 2024. Exposure: Ovarian morphology was defined by the presence (PCOM) or absence (non-PCOM) of 12 or more peripherally distributed 2- to 9-mm follicles. Main Outcomes and Measures: All-cause mortality and chronic morbidity, including diabetes and cardiovascular, neurologic, thyroid, respiratory, gastrointestinal, kidney, autoimmune, psychiatric, and cancer conditions were assessed. Demographics, hormone levels, and cardiovascular risk factors were collected at enrollment. Outcomes were assessed at follow-up in older age, with data analyzed using χ2 tests, t tests, and multivariate logistic regression adjusted for confounders (baseline age, body mass index, fasting insulin, lipids, and follow-up duration). Results: Among 340 women with PCOS, 189 women had PCOM (mean [SD] age at enrollment, 28.03 [5.98] years) and 151 women did not (mean [SD] age at enrollment, 32.57 [9.21] years). Women with PCOM were younger at enrollment (P < .001), with higher mean (SD) body mass index (27.20 [5.74] vs 25.31 [6.31]; P = .004), cholesterol ratios (70.64 [51.76] vs 48.36 [51.84]; P < .001), and levels of luteinizing hormone (7.28 [8.60] mIU/mL vs 3.47 [4.39] mIU/mL; P < .001), androgens (eg, total testosterone: 90.78 [37.18] ng/dL vs 52.74 [76.66] ng/dL; P < .001), fasting insulin (12.84 [9.83] μIU/mL vs 8.85 [6.33] μIU/mL; P < .001), total cholesterol (167.57 [63.32] mg/dL vs 147.1 [82.24] mg/dL; P = .01), and triglycerides (97.35 [72.57] mg/dL vs 72.57 [61.06] mg/dL; P < .001). Mean (SD) follow-up duration was shorter in women with PCOM (33.7 [2.3] years vs 35.1 [4.9] years; P < .001). Mortality rates were similar, although mean (SD) age at death was younger in women with PCOM (54.3 [11.5] years vs 70.8 [13.6] years; P = .08). Non-insulin-dependent diabetes was significantly more common in women with PCOM (45 women [23.8%] vs 14 women [9.3%]; P < .001). Hypertension was not statistically significantly different in women with PCOM. Multivariate analysis confirmed the association of PCOM with non-insulin-dependent diabetes (aOR, 2.92; 95% CI, 1.06-2.82; P = .02). No other significant differences in chronic diseases were observed. Conclusions and Relevance: In this study, the PCOM pattern was associated with early metabolic abnormalities and increased risk of type 2 diabetes but not with increased mortality or other chronic diseases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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