Immunogenetic susceptibility to diabetes mellitus in patients with liver disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Genetic, environmental, metabolic and infectious influences, such as hepatitis C virus (HCV) infection, are thought to impact on the development of diabetes in patients with liver disease. As specific human leucocyte antigen (HLA) alleles provide the major genetic risk factors for type 1 diabetes, our aim was to investigate whether HLA class I and II alleles constitute additional risk factors for diabetes in patients with liver disease. METHODS: We evaluated two independent databases of 193 and 728 adult patients with chronic liver disease for the diagnosis of diabetes and the presence of specific HLA subtypes. RESULTS: In each database, 24 and 19% of patients met criteria for diabetes. In the first database, specific class I and II alleles were observed more frequently in diabetics compared with non-diabetics: Cw7 (50 vs. 32%, P=0.04), DR51 (17 vs. 3%P=0.003) and DQ6 (37 vs. 18%, P=0.02). In the second database, DQ6 was observed in 16% of diabetics vs. 8% of non-diabetics (P=0.04). The DR2-DR51-DQ6 haplotype was higher in patients with diabetes in both databases (22 vs.7%, P=0.02 and 12 vs. 5%, P=0.02). In a subgroup analysis of patients with HCV infection, increased frequencies of Cw7, DR2/DR51, DQ6 and DR2-DR51-DQ6 were also observed to be higher in subjects with diabetes compared with those without diabetes. CONCLUSIONS: Patients with chronic liver disease, especially those with HCV infection, have an immunogenetic risk for diabetes characterized by the presence of Cw7, DR51, DQ6 and DR2-DR51-DQ6.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».