Síndrome de ovario poliquístico materno como factor de riesgo del desarrollo del trastorno del espectro autista: revisión sistemática y metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
El síndrome de ovario poliquístico (SOP) es un trastorno metabólico y endocrino de alta prevalencia, mientras que el trastorno del espectro autista (TEA) comprende diversas condiciones del neurodesarrollo que impactan las habilidades sociales, la comunicación y el comportamiento. Estudios recientes han identificado una posible relación entre el SOP materno y el desarrollo de TEA en los hijos. Objetivo: Determinar la relación entre el antecedente del SOP y el desarrollo del TEA en la descendencia. Materiales y Métodos: Se realizó una revisión sistemática y un metaanálisis, mediante una búsqueda detallada y exhaustiva de estudios en las bases de datos: PubMed, Web of Science, Scopus y Ovid Medline, desde 2019 hasta 2024. Se incluyó estudios transversales, cohortes y casos y controles. Inicialmente, se encontraron 303 resultados. Tras el proceso de tamizaje, se seleccionaron 32 artículos para una revisión a texto completo, de los cuales 3 fueron finalmente incluidos en la revisión sistemática. El sesgo de cada estudio fue evaluado por la Escala de Newcastle-Ottawa. Resultados: El risk ratio (RR) combinado fue de 2.28 (IC 95%: 1.07 - 4.88), con una alta heterogeneidad (I² = 99%), indicando variabilidad entre los estudios analizados. El análisis de efecto global fue estadísticamente significativo (Z = 2.12, P = 0.03), lo que respalda la relación entre el diagnóstico de SOP en las madres y el riesgo en la descendencia. Conclusiones: Esta revisión sistemática y metaanálisis sugiere una asociación significativa entre el diagnóstico de SOP y el desarrollo de TEA en la descendencia
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.010 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".