Serum Urate and the Risk of Parkinson's Disease: Results From a Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Serum urate may exert protective effects against Parkinson's disease (PD) through its antioxidant capacities. In this article, we examine the hypothesis that high serum urate levels are associated with lower risk of PD. METHODS: We searched NCBI (PubMed), ISI Web of Science and EMBASE for studies that reported the risk of PD associated with serum urate. Fixed or random effects meta-analysis was used to pool results across studies, and further analysis was used to assess the effects by gender. RESULTS: Six studies met the inclusion criteria involving a total of 33 185 participants. Overall, we found a 33% reduction in PD incidence among persons with high serum urate level (relative risk [RR]=0.67; 95% confidence interval [CI], 0.50-0.91). Subgroup analysis was performed with 20 641 men and 12 544 women included, indicating statistically significant protective effects of serum urate in men (RR=0.60; 95% CI, 0.40-0.90) but not in women. A dose-response trend of serum urate to reduce PD risk was also observed involving 11 795 participants (RR=0.77; 95% CI, 0.68-0.88). Additionally, high serum urate levels seemed to slow the clinical decline of PD patients (RR=0.56; 95% CI, 0.43-0.72). CONCLUSIONS: In light of these findings, our study confirms previous findings of a robust association between high serum urate level and PD risk, especially in men. It also suggests that long-term exposure to high serum urate may be linked to the delay of PD progression, however more well-designed investigations are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».