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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».