Prevalence of autoimmune thyroiditis in women with polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is one of the women's most common endocrine disorders, which may be is associated with some autoimmune diseases such as autoimmune thyroiditis disorders (AIT). This study was performed with aim to evaluate the prevalence of autoimmune thyroiditis in women with PCOS by a systematic review and meta-analysis. Methods: This review study was performed based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) checklist. The research documents were collected by searching Persian-language databases such as Magiran, Sid, Iranmedex, and English-language databases such as Web of Science, Pubmed Scopus, and Google Scholar from January 1 until August 1, 2022. All studies were evaluated by the Newcastle-Ottawa scale at the four levels of selection, comparison, exposure, and outcome. Data analysis was performed with comprehensive meta-analysis (CMA) software (version 3.1). Results: A total of 9 studies with 2290 participants were included in the meta-analysis. The prevalence of AIT in patients with polycystic ovary syndrome was 26.4% (95% CI: 21.3-32.2) and in healthy women was 11.7% (95% CI: 8.1-16.7). Subgroup studies demonstrated a higher prevalence of AIT in younger patients. Meta-regression analysis also showed a significant association between the study area and the prevalence of AIT. Conclusion: There is a significant association between the increased prevalence of AIT in patients with PCOS. This shows the importance of evaluating and monitoring thyroid function in patients with PCOS.
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 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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».