Diagnostic features of polycystic ovary syndrome: A review

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Currently, the diagnostic criteria for polycystic ovary syndrome (PCOS) are focused on the stratification of subtypes by metabolic features. Depending on the identified subtype, treatment options are revised following the management goal: improvement of the hyperandrogenism symptoms, menstruation regulation, and fertility recovery. The PCOS diagnostic features, including ultrasound pattern, are essential for the diagnosis. Future studies should focus on the health effects of postmenopausal women with PCOS.

About the authors

Elena N. Kravchenko

Omsk State Medical University

Email: kravchenko.en@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9481-8812

D. Sci. (Med.), Prof.

Russian Federation, Omsk

Elena Yu. Khomutova

Omsk State Medical University

Email: elenahomutova68@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9508-2202

D. Sci. (Med.), Assoc. Prof.

Russian Federation, Omsk

Elmira N. Engurazova

Clinical and Diagnostic Center “Ultramed”

Email: elichkalav@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9605-4924

Doctor of Ultrasound Diagnostics

Russian Federation, Omsk

Maria S. Vorontsova

Multidisciplinary Center of Modern Medicine “Euromed”

Author for correspondence.
Email: ms.vorontsova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1791-1375

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Omsk

References

  1. Patel S. Polycystic ovary syndrome (PCOS), an inflammatory, systemic, lifestyle endocrinopathy. J Steroid Biochem Mol Biol. 2018;182:27-36. doi: 10.1016/j.jsbmb.2018.04.008
  2. Teede HJ, Misso ML, Costello MF, et al. International PCOS Network. Recommendations from the international evidence-based guideline for the assessment and management of polycystic ovary syndrome. Fertil Steril. 2018;110(3):364-79.
  3. Goodman NF, Cobin RH, Futterweit W, et al. American Association of Clinical Endocrinologists (AACE); American College of Endocrinology (ACE); Androgen Excess and PCOS Society. American Association of Clinical Endocrinologists, American College Of Endocrinology, And Androgen Excess and Pcos Society Disease State Clinical Review: guide to the best practices in the evaluation and treatment of polycystic ovary syndrome – part 2. Endocr Pract. 2015;21(12):1415-26.
  4. Azziz R, Carmina E, Chen Z, et al. Polycysticovarysyndrome. Nat Rev Dis Primers. 2016;2:16057.
  5. Carvalho MJ, Subtil S, Rodrigues A, et al. Controversial association between polycystic ovary syndrome and breast cancer. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2019;243:125-32. doi: 10.1016/j.ejogrb.2019.10.011
  6. Meczekalski B, Pérez-Roncero GR, López-Baena MT, et al. The polycystic ovary syndrome and gynecological cancer risk. Gynecol Endocrinol. 2020;36(4):289-93. doi: 10.1080/09513590.2020.1730794
  7. Wen Y, Wu X, Peng H, et al. Breast cancer risk in patients with polycystic ovary syndrome: a Mendelian randomization analysis. Breast Cancer Res Treat. 2021;185(3):799-806. doi: 10.1007/s10549-020-05973-z
  8. Spritzer PM, Barone CR, Oliveira FB. Hirsutism in Polycystic Ovary Syndrome: Pathophysiology and Management. Curr Pharm Des. 2016;22(36):5603-13.
  9. Azziz R. Polycystic Ovary Syndrome. Obstet Gynecol. 2018;132(2):321-36. doi: 10.1097/AOG.0000000000002698
  10. Meier RK. Polycystic Ovary Syndrome. Nurs Clin North Am. 2018;53(3):407-20. doi: 10.1016/j.cnur.2018.04.008
  11. Bednarska S, Siejka A. The pathogenesis and treatment of polycystic ovary syndrome: What's new? Adv Clin Exp Med. 2017;26(2):359-67. doi: 10.17219/acem/59380
  12. Neven ACH, Laven J, Teede HJ, Boyle JA. A Summary on Polycystic Ovary Syndrome: Diagnostic Criteria, Prevalence, Clinical Manifestations, and Management According to the Latest International Guidelines. Semin Reprod Med. 2018;36(1):5-12.
  13. Escobar-Morreale HF. Polycystic ovary syndrome: definition, etiology, diagnosis and treatment. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(5):270-84. doi: 10.1038/nrendo.2018.24
  14. Zhang J, Bao Y, Zhou X, Zheng L. Polycystic ovary syndrome and mitochondrial dysfunction. Reprod Biol Endocrinol. 2019;17(1):67. doi: 10.1186/s12958-019-0509-4
  15. Rothenberg SS, Beverley R, Barnard E, et al. Polycystic ovary syndrome in adolescents. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2018;48:103-14. doi: 10.1016/j.bpobgyn.2017.08.008
  16. DiVall S, Merjaneh L. Adolescent Polycystic Ovary Syndrome: An Update. Pediatr Ann. 2019;48(8):e304-10. doi: 10.3928/19382359-20190729-01
  17. Bellver J, Rodríguez-Tabernero L, Robles A, et al. Group of interest in Reproductive Endocrinology (GIER) of the Spanish Fertility Society (SEF). Polycystic ovary syndrome throughout a woman's life. J Assist Reprod Genet. 2018;35(1):25-39. doi: 10.1007/s10815-017-1047-7
  18. Rodriguez-Paris D, Remlinger-Molenda A, Kurzawa R, et al. Psychiatric disorders in women with polycystic ovary syndrome. Psychiatr Pol. 2019;53(4):955-66. doi: 10.12740/PP/OnlineFirst/93105
  19. Ezeh U, Huang A, Landay M, Azziz R. Long-Term Response of Hirsutism and Other Hyperandrogenic Symptoms to Combination Therapy in Polycystic Ovary Syndrome. J Womens Health (Larchmt). 2018;27(7):892-902.
  20. Lizneva D, Gavrilova-Jordan L, Walker W, Azziz R. Androgen excess: Investigations and management. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2016;37:98-118.
  21. Lause M, Kamboj A, Fernandez Faith E. Dermatologic manifestations of endocrine disorders. Transl Pediatr. 2017;6(4):300-12.
  22. Melibary YT. Hidradenitis suppurativa in a patient with hyperandrogenism, insulin-resistance and acanthosis nigricans (HAIR-AN syndrome). Dermatol Reports. 2018;10(1):7546.
  23. Keen MA, Shah IH, Sheikh G. Cutaneous Manifestations of Polycystic Ovary Syndrome: A Cross-Sectional Clinical Study. Indian Dermatol Online J. 2017;8(2):104-10.
  24. Glueck CJ, Goldenberg N. Characteristics of obesity in polycystic ovary syndrome: Etiology, treatment, and genetics. Metabolism. 2019;92:108-20.
  25. Pasquali R, Oriolo C. Obesity and Androgens in Women. Front Horm Res. 2019;53:120-34.
  26. Zheng SH, Li XL. Visceral adiposity index as a predictor of clinical severity and therapeutic outcome of PCOS. Gynecol Endocrinol. 2016;32(3):177-83.
  27. Rodgers R, Avery J, Moore V, et al. Complex diseases and co-morbidities: polycystic ovary syndrome and type 2 diabetes mellitus. Endocr Connect. 2019:EC-18-0502.R2. doi: 10.1530/EC-18-0502
  28. Беленькая Л.В. Критерии ожирения в азиатской популяции. Обзор литературы. Acta Biomedica Scientifica. 2018;(3):99-102 [Belenkaya LV. Criteria of obesity for Asian population. Literature review. Acta Biomedica Scientifica. 2018;3(3):99-102 (in Russian)].
  29. Osibogun O, Ogunmoroti O, Michos ED. Polycystic ovary syndrome and cardiometabolic risk: Opportunities for cardiovascular disease prevention. Trends Cardiovasc Med. 2020;30(7):399-404.
  30. Papadakis G, Kandaraki E, Papalou O, et al. Is cardiovascular risk in women with PCOS a real risk? Current insights. Minerva Endocrinol. 2017;42(4):340-55.
  31. Meun C, Gunning MN, Louwers YV, et al. The cardiovascular risk profile of middle-aged women with polycystic ovary syndrome. Clin Endocrinol (Oxford). 2020;92(2):150-8.
  32. Delitala AP, Capobianco G, Delitala G, et al. Polycystic ovary syndrome, adipose tissue and metabolic syndrome. Arch Gynecol Obstet. 2017;296(3):405-19.
  33. Mulder CL, Lassi ZS, Grieger JA, et al. Cardio-metabolic risk factors among young infertile women: a systematic review and meta-analysis. BJOG. 2020;127(8):930-9.
  34. Damone AL, Joham AE, Loxton D, et al. Depression, anxiety and perceived stress in women with and without PCOS: a community-based study. Psychol Med. 2019;49(9):1510-20.
  35. Cooney LG, Dokras A. Depression and Anxiety in Polycystic Ovary Syndrome: Etiology and Treatment. Curr Psychiatry Rep. 2017;19(11):83.
  36. Rodriguez-Paris D, Remlinger-Molenda A, Kurzawa R, et al. Psychiatric disorders in women with polycystic ovary syndrome. Psychiatr Pol. 2019;53(4):955-66.
  37. Brutocao C, Zaiem F, Alsawas M, et al. Psychiatric disorders in women with polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Endocrine. 2018;62(2):318-25.
  38. Gibson-Helm M, Teede H, Dunaif A, et al. Delayed diagnosis and a lack of information associated with dissatisfaction in women with polycystic ovary syndrome. J Clin Endocrinol Metab. 2017;102(2):604-12.
  39. Dokras A, Saini S, Gibson-Helm M, et al. Gaps in knowledge among physicians regarding diagnostic criteria and management of polycystic ovary syndrome. Fertil Steril. 2017;107(6):1380-6.e1.
  40. Balen AH, Morley LC, Misso M, et al. The management of anovulatory infertility in women with polycystic ovary syndrome: An analysis of the evidence to support the development of global WHO guidance. Hum Reprod Update. 2016;22(6):687-708.
  41. Tosi F. Implications of androgen assay accuracy in the phenotyping of women with polycystic ovary syndrome. J Clin Endocrinol Metab. 2016;101(2):610-8.
  42. Прилепская В.Н., Абакарова П.Р., Яроцкая Е.Л. Современная контрацепция и качество жизни женщины. Доктор.Ру. 2017;3(132):37-42 [Prilepskaya VN, Abakarova PR, Yarotskaya YeL. Modern Contraception and Women’s Quality of Life. Doctor.Ru. 2017;3(132):37-42 (in Russian)].
  43. Andersen M, Glintborg D. Diagnosis and follow-up of type 2 diabetes in women with PCOS: a role for OGTT? Eur J Endocrinol. 2018;179(3):D1-14. doi: 10.1530/EJE-18-0237
  44. Anagnostis P, Tarlatzis BC, Kauffman RP. Polycystic ovarian syndrome (PCOS): Long-term metabolic consequences. Metabolism. 2018;86:33-43.
  45. Nolan CJ, Prentki M. Insulin resistance and insulin hypersecretion in the metabolic syndrome and type 2 diabetes: Time for a conceptual framework shift. Diab Vasc Dis Res. 2019;16(2):118-27.
  46. Pelanis R, Mellembakken JR, Sundström-Poromaa I, et al. The prevalence of Type 2 diabetes is not increased in normal-weight women with PCOS. Hum Reprod. 2017;32(11):2279-86.
  47. Condorelli RA, Calogero AE, Di Mauro M, La Vignera S. PCOS and diabetes mellitus: from insulin resistance to altered beta pancreatic function, a link in evolution. Gynecol Endocrinol. 2017;33(9):665-7.
  48. Jeanes YM, Reeves S. Metabolic consequences of obesity and insulin resistance in polycystic ovary syndrome: diagnostic and methodological challenges. Nutr Res Rev. 2017;30(1):97-105.
  49. Osibogun O, Ogunmoroti O, Michos ED. Polycystic ovary syndrome and cardiometabolic risk: Opportunities for cardiovascular disease prevention. Trends Cardiovasc Med. 2020;30(7):399-404. doi: 10.1016/j.tcm.2019.08.010
  50. Zhu RY, Wong YC, Yong EL. Sonographic evaluation of polycystic ovaries. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2016;37:25-37.
  51. Peña AS, Witchel SF, Hoeger KM, et al. Adolescent polycystic ovary syndrome according to the international evidence-based guideline. BMC Med. 2020;18(1):72. doi: 10.1186/s12916-020-01516-x
  52. Meier RK. Polycystic Ovary Syndrome. Nurs Clin North Am. 2018;53(3):407-20. doi: 10.1016/j.cnur.2018.04.008
  53. Cooney LG, Dokras A. Beyond fertility: polycystic ovary syndrome and long-term health. Fertil Steril. 2018;110(5):794-809. doi: 10.1016/j.fertnstert.2018.08.021

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».