Persian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of family medicine and primary care 2020-Jan

Relationship of subclinical hypothyroidism and obesity in polycystic ovarian syndrome patients.

فقط کاربران ثبت نام شده می توانند مقالات را ترجمه کنند
ورود به سیستم / ثبت نام
پیوند در کلیپ بورد ذخیره می شود
Prasanta Nayak
Subarna Mitra
Jayaprakash Sahoo
Eli Mahapatra
Sarita Agrawal
Zamir Lone

کلید واژه ها

خلاصه

To determine the prevalence of obesity and its relationship with subclinical hypothyroidism in women with polycystic ovarian syndrome (PCOS). To compare the clinico-biochemical parameters of obese and lean PCOS patients.A total of 287 women with PCOS were included in this study after consent. The demographic, anthropometry, clinical, and hormonal (thyroid-stimulating hormone [TSH] and total testosterone) parameters were recorded along with pelvic ultrasonography (USG) for all PCOS subjects. They were divided into lean (body mass index [BMI] between 18.5 and 22.9) and overweight (BMI ≥23), and the number of subclinical hypothyroid patients were calculated in each group. The clinico-biochemical parameters of both groups were compared.The majority (61%) of our patients were overweight. There was no significant difference in the prevalence of subclinical hypothyroidism between overweight and lean PCOS patients. The obese PCOS patients were older than lean PCOS patients, and they had higher serum testosterone with elevated systolic and diastolic blood pressure (BP).The majority of our patients were found to be overweight and there was no association between obesity and subclinical hypothyroidism among PCOS patients.

به صفحه فیس بوک ما بپیوندید

کاملترین پایگاه داده گیاهان دارویی با پشتیبانی علمی

  • به 55 زبان کار می کند
  • درمان های گیاهی با پشتوانه علم
  • شناسایی گیاهان توسط تصویر
  • نقشه GPS تعاملی - گیاهان را در مکان نشان دهید (به زودی)
  • انتشارات علمی مربوط به جستجوی خود را بخوانید
  • گیاهان دارویی را با توجه به اثرات آنها جستجو کنید
  • علایق خود را سازماندهی کنید و با تحقیقات اخبار ، آزمایشات بالینی و حق ثبت اختراع در جریان باشید

علامت یا بیماری را تایپ کنید و در مورد گیاهانی که ممکن است به شما کمک کنند ، بخوانید ، یک گیاه تایپ کنید و بیماری ها و علائمی را که در برابر آن استفاده می شود ، ببینید.
* کلیه اطلاعات براساس تحقیقات علمی منتشر شده است

Google Play badgeApp Store badge