Hepatitis B virus infection status and risk of type 2 diabetes mellitus: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Whether hepatitis B virus (HBV) infection increases the risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM) is controversial. We carried out a meta-analysis to evaluate the association between HBV infection status and the risk of T2DM. METHODS: The PubMed, Embase and Ovid databases were searched for relevant studies on an association between HBV infection and the risk of diabetes. Methodological quality was assessed using the adapted Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. A fix- or random-effects model was used to summarize odd ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). RESULTS: We included seven cohort studies, four case-control and four cross-sectional studies, involving 118 530 participants. The prevalence of T2DM differs by HBV infection status. Pooled estimators indicated a nearly twofold excess T2DM risk with hepatitis B cirrhosis (HBC) status. The summary OR of the risk of T2DM for HBC patients was 1.99 (95% CI, 1.08-3.65) when compared with the non-HBV individuals, and 1.74 (95% CI, 1.43-2.13) when compared with non-cirrhotic chronic hepatitis B (NC-CHB) patients. In contrast, no significant correlation was found between asymptomatic HBV carriers or NC-CHB patients and the incidence of diabetes, compared with non-HBV controls. CONCLUSION: Our findings suggest that while HBV itself may not be pro-diabetic, the HBV-derived cirrhosis is an independent risk factor for T2DM.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 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 ».