Data-driven subtypes of polycystic ovary syndrome and their association with clinical outcomes
Rattachement africain : cn, sg, br, us, tr, se. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common and heterogeneous endocrine disorder that affects 11%–13% of women worldwide, with profound implications for fertility and long-term metabolic health. Here we identify four reproducible subtypes—PCOS with hyperandrogen, with obesity, with high-sex hormone-binding globulin and with high-luteinizing hormone–anti-Müllerian hormone—through unsupervised clustering of 9 clinical variables in 11,908 affected women, validated across 5 international cohorts. Prospective 6.5-year follow-up and in vitro fertilization treatment data revealed distinct reproductive and metabolic trajectories: hyperandrogenic PCOS showed the highest risk of second trimester pregnancy loss and dyslipidemia incidence; PCOS with obesity exhibited the most severe metabolic complications, lowest live birth rates and highest PCOS remission rate; PCOS with high-sex hormone-binding globulin demonstrated favorable reproductive outcomes and the lowest incidence of diabetes and hypertension; and PCOS with high-luteinizing hormone–anti-Müllerian hormone had the greatest risk of ovarian hyperstimulation and the lowest PCOS remission rate. These findings advance understanding of PCOS heterogeneity and provide a framework for subtype-based risk stratification and personalized management. This study identifies four distinct polycystic ovary syndrome (PCOS) subtypes using unsupervised clustering analysis on data from 11,908 women and validated across five diverse cohorts. The subtypes show unique clinical features and suggest that subtype-specific management could enhance treatment precision for PCOS.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Data-driven subtypes of polycystic ovary syndrome and their association with clinical outcomes
- Date Crossref
- 29/10/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Shandong University National Research Center for Assisted Reproductive Technology and Reproductive Genetics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Shanghai Jiao Tong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Renji Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Shandong Maternal and Child Health Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
State Key Laboratory of Reproductive Medicine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Tianjin Medical University General Hospital Department of Gynecology and Obstetrics pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Ningxia Medical University Department of Reproductive Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National University of Singapore pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National University Hospital Department of Obstetrics and Gynaecology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Universidade Federal do Rio Grande do Sul pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Hospital de Clínicas de Porto Alegre pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
National Research Center for Assisted Reproductive Technology and Reproductive Genetics — Shandong University, Shanghai Jiao Tong University et Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.