Meta-Analysis of Serum Insulin-Like Growth Factor 1 in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor 1 (IGF-1) serum levels have been reported to be altered in Alzheimer's disease patients, and it was suggested that the changes in IGF-1 serum level may play a role in disease pathology and progression. However, this notion remained controversial due to conflicting findings. We conducted a meta-analysis to determine the relationship between IGF-1 serum levels and Alzheimer's disease. We searched the databases PUBMED, Ovid SP, and Cochrane library for relevant studies. The primary data analyzed was serum IGF-1 from Alzheimer's disease subjects and controls. Pooled weighted mean difference using a random effects model was used to determine the relationship between serum levels and disease state. Nine studies were included in the meta-analysis compromising a total of 1639 subjects. The pooled weighted mean difference was -2.27ng/ml (95% CI: [-22.221, 17.66]) with a P value of 0.82. Thus our finding did not show clear relationship between low IGF-1 and Alzheimer's disease subjects. We did not find evidence of publication bias by analyzing a funnel plot as well as Egger's and Begg's tests. While eight out of the nine studies included in this meta-analysis detected a statistically significant increase or decrease in serum levels of IGF-1 in Alzheimer's disease subjects, the analysis as a whole did not show a significant trend in either direction. Thus, IGF-1 level is likely a critical personalized factor. A large database of clinical trials is required for better understanding the relationship between IGF-1 levels and Alzheimer's disease.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».