Metabolic disorders in women of reproductive age with polycystic ovary syndrome

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

According to the criteria of the 2003 consensus symposium on polycystic ovary syndrome (Rotterdam, Netherlands), metabolic syndrome was found in 29.2% of women of reproductive age with polycystic ovary syndrome, according to the WHO (1999) criteria - in 46.2% of women. When using the WHO (1999) criteria adjusted for ethnic and age variability of blood lipid levels complete metabolic syndrome was found in 53.8% of women, incomplete metabolic syndrome - in 13.8% of women, insulin resistance and hyperinsulinemia without any other feature of the metabolic syndrome - in 23.1% of women. 9.2% of women of reproductive age with polycystic ovary syndrome had neither insulin resistance nor any other feature of the metabolic syndrome. Fairly high prevalence of complete metabolic syndrome among women with polycystic ovary syndrome necessitates obligatory examination of them for the presence of insulin resistance, hyperinsulinemia and resulting metabolic disturbances, which may lead to the earlier development of cardiovascular diseases already in reproductive age.

About the authors

N. A. Belyakov

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Author for correspondence.
Email: shabanov@mail.rcom.ru

член-корреспондент РАМН

Russian Federation, St. Petersburg

S. Yu. Tchoubrieva

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Email: shabanov@mail.rcom.ru
Russian Federation, St. Petersburg

N. V. Gloukhov

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Email: shabanov@mail.rcom.ru
Russian Federation, St. Petersburg

L. I. Velikanova

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Email: shabanov@mail.rcom.ru
Russian Federation, St. Petersburg

I. P. Serebryakova

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Email: shabanov@mail.rcom.ru
Russian Federation, St. Petersburg

Z. R. Shafigullina

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Email: shabanov@mail.rcom.ru
Russian Federation, St. Petersburg

I. V. Tchoubkin

St. Petersburg Medical Academy of Postgraduate Studies

Email: shabanov@mail.rcom.ru
Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Беляков Н. А., Чубриева С. Ю., Глухов Н. В. Инсулинорезистентность и синдром поликистозных яичников. Ч. I. Исторические данные, распространенность, терминология и классификация, клеточные и молекулярные механизмы, клинические признаки и диагностические критерии // Эфферентная терапия. 2002. Т. 8. № 2. С. 3-11.
  2. Беляков Н. А., Чубриева С. Ю., Глухов Н. В. Инсулинорезистентность и синдром поликистозных яичников. Ч. II. Патогенез, роль гиперинсулинемии и гиперандрогенемии, генетическая взаимосвязь // Эфферентная терапия. 2002. Т. 8. № 3. С. 16-29.
  3. Беляков Н. А., Чубриева С. Ю., Глухов Н. В. Синдром поликистозных яичников как фактор риска сосудистых, метаболических и гинекологических заболеваний // Мед. акад. журн. 2003. Т. 3. № 2. С. 19-35.
  4. Зимин Ю. В. Происхождение, диагностическая концепция и клиническое значение синдрома инсулинорезистентности или метаболического синдрома X // Кардиология. 1998. № 6. С. 71-81.
  5. Эпидемиология и факторы риска ишемической болезни сердца / Под ред. А.Н. Климова. Л.: Медицина, 1989.
  6. Alberti К. G., Zimmet Р. Z. For the WHO Consultation Group. Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications. Part 1: Diagnosis and classification of diabetes mellitus. Provisional report of a WHO consultation // Diabet. Med. 1998. Vol. 15. P. 539-553.
  7. Burghen G. A., Givens J. R., Kitabchi A. E. Correlation of hyperandrogenism with hyperinsulinism in polycystic ovarian disease // J. Clin. Endocrinol. Metab. 1980. Vol. 50. P. 113-116.
  8. Chobanian A. V., Bakris G. L., Black H. R. et al. The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. The JNC 7 Report // J.A.M.A. 2003. Vol. 289. № 19. P. 2560-2572.
  9. Fontbonne A., Charles M. A., Thibult N. et al. Hyperinsulinemia as a predictor of coronary heart disease mortality in a healthy population: The Paris Prospective Study, 15-year follow-up // Diabetologia. 1991. Vol. 34. P. 356-361.
  10. Goodarzi M. O., Erickson S., Port S. C. et al. Relative impact of insulin resistance and obesity on cardiovascular risk factors in polycystic ovary syndrome // Metabolism. 2003. Vol. 52. № 6. P. 713-719.
  11. Haffner S. M., Stern M. P., Hazuda H. P. et al. Hyperinsulinemia in a population at high risk for non-insulin-dependent diabetes mellitus // N. Engl. J. Med. 1986. Vol. 315. P. 220-224.
  12. Hanson R. L., Pratley R. E., Bogardus C. et al. Evaluation of simple indices of insulin sensitivity and insulin secretion for use in epidemiologic studies // Am. J. Epidemiol. 2000. Vol. 151. P. 190-198.
  13. Kelly C. J. G., Speirs A., Gould G. W. et al. Altered vascular function in young women with polycystic ovary syndrome // J. Clin. Endocrinol. Metab. 2002. Vol. 87. № 2. P. 742-746.
  14. Legro R. S., Finegood D., Dunaif A. A fasting glucose to insulin ratio is a useful measure of insulin sensitivity in women with polycystic ovary syndrome // J. Clin. Endocrinol. Metab. 1998. Vol. 83. P. 2694-2698.
  15. Macor C., Riggeri A., Mazzonetti P. et al. Visceral adipose tissue impairs insulin secretion and insulin sensitivity but not energy expenditure in obesity // Metabolism. 1997. Vol. 46. P. 123-129.
  16. Matthews D. R., Hosker J. P., Rudenski A. S. et al. Homeostasis model assessment: Insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man // Diabetologia. 1985. Vol. 28. P. 412-419.
  17. Paolisso G., Gambardella A., Verza M. et al. ACE inhibition improves insulinsensitivity in aged insulin-resistant hypertensive patients // J. Human Hypertension. 1992. Vol. 6. P. 175-179.
  18. Pierpoint T., McKeigue P. M., Isaacs A. J. et al. Mortality of women with polycystic ovary syndrome at long-term follow-up // J. Clin. Epidemiol. 1998. Vol. 51. P. 581-586.
  19. Reaven G. Role of insulin resistance in human disease // Diabetes. 1988. Vol. 37. P. 1595-1607.
  20. Revised 2003 consensus on diagnostic criteria and long-term health risks related to polycystic ovary syndrome (PCOS). The Rotterdam ESHRE/ASRM-sponsored PCOS consensus workshop group // Hum. Reprod. 2004. Vol. 19. № l.P. 41-47.
  21. Roccini A. P. Insulin resistance, obesity and hypertension // J. Nutr. 1995. Vol. 125. P. 1718-1724.
  22. Rudenski A. S., Matthews D. R., Levy J. C. et al. Understanding «insulin resistance»: both glucose resistance and insulin resistance are required to model human diabetes // Metabolism. 1991. Vol. 40. P. 908-917.
  23. Vermeulen A., Verdonck L. and Kaufman J. M. A critical evaluation of simple methods for the estimation of free testosterone in serum // J. Clin. Endocrinol. Metab. 1999. Vol. 84. № 10. P. 3666-3672.
  24. World Health Organization. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO consultation, Geneva, 3-5 Jun. 1997. Geneva: WHO, 1998. (WHO/NUT/98.1.)
  25. World Health Organization (WHO). Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications. Report of a WHO Consultation, part 1: diagnosis and classification of diabetes mellitus. Geneva. Switzerland. WHO. 1999.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2005 Eco-Vector



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».