Association of Oxidative Stress Biomarkers with Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) and Its Metabolic Outcomes, Including Insulin Resistance and Dyslipidemia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common endocrine metabolic disorder characterized by hyperandrogenism, ovulatory dysfunction, and insulin resistance. Increasing evidence suggests that oxidative stress (OS) contributes to its metabolic and reproductive complications. Objectives: To systematically review primary studies evaluating oxidative stress biomarkers in PCOS and their associations with metabolic outcomes. Methods: A comprehensive search was conducted in PubMed, Scopus, and Cochrane Library up to April 2024, following PRISMA 2020 guidelines. Eligible studies included case–control and cross-sectional designs reporting quantitative OS biomarker data in PCOS versus controls. Quality and risk of bias were assessed using the Newcastle Ottawa Scale (NOS). Results: Fifteen studies (2014–2024) involving over 1,000 participants were included. Malondialdehyde (MDA) was elevated in nearly all studies, indicating enhanced lipid peroxidation. Total antioxidant capacity (TAC/FRAP) and enzymatic antioxidants (SOD, CAT) were consistently reduced, while non-enzymatic antioxidants (GSH, vitamins A/C/E) were also lower. PON1 activity and sRAGE levels decreased, and 8-isoprostane in follicular fluid correlated with poorer oocyte quality. OS markers were positively associated with BMI, insulin resistance, and dyslipidemia. Five studies were rated low risk and ten moderate risk by NOS criteria. Conclusions: PCOS is characterized by increased oxidative stress and reduced antioxidant defense, closely linked to metabolic severity. Incorporating OS biomarkers into clinical evaluation and exploring phenotype-specific antioxidant interventions may improve metabolic and reproductive outcomes. Future longitudinal studies should standardize biomarker measurement to strengthen clinical applicability.
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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 | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».