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Enregistrement W2547195469 · doi:10.1097/md.0000000000005090

Peroxisome proliferator-activated receptor Pro12Ala polymorphism and the risks of gestational diabetes mellitus

2016· review· en· W2547195469 sur OpenAlexaboutno aff
Lihong Wang, Wenting Xu, Xu Wang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésMedicineGestational diabetesOdds ratioMeta-analysisConfidence intervalAllelePeroxisome proliferator-activated receptorInternal medicinePeroxisome proliferator-activated receptor gammaEndocrinologyOncologyBioinformaticsPregnancyReceptorGeneticsBiologyGestationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peroxisome proliferator-activated receptors-λ (PPAR-λ) is a member of nuclear receptor superfamily and acts as a ligand-dependent transcription factor often found in the adrenal gland, the spleen, and adipose tissue. The Pro12Ala polymorphism of PPAR-λ has been associated with the risks of gestational diabetes mellitus (GDM); however, association studies have provided conflicting results. The aim of this Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) compliant meta-analysis is to reach a more up-to-date and accurate estimation of the relationship between Pro12Ala genetic polymorphisms and the risks of GDM. METHODS: Eligible studies were retrieved by searching PubMed, EMBASE, Web of Science, Ovid, WanFang, and Chinese National Knowledge Databases and selected according to a pre-defined inclusion criterion. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. The per-allele odds ratio (OR) of risk allele proline (Pro) was compared between cases and controls in each study to describe the association between the Pro allele and an individual's risk of GDM. The ORs were pooled using both the random-effects model (the DerSimonian and Laird method) and the fixed effects model (the Mantel-Haenszel method) and the 95% confidence interval (95% CI) was calculated using Woolf method. RESULTS: The final meta-analysis included a total of 11 articles of 12 data sets consisting of 7054 controls and 2980 GDM cases. Our results demonstrate that the Pro allele is not associated with GDM [OR: across multiple populations, 95% CI: 0.98-1.24; P(Z) = 0.01; P(Q) = 0.003]. In the stratified analysis by ethnicity, significantly increased risks were found for the Chinese (OR = 2.36; 95% CI: 1.47-3.78) and Korean (OR = 1.39; 95% CI: 1.00-1.93) populations. CONCLUSION: These data suggest the potential role of Pro allele in the pathogenesis of GDM in Asian populations. Although the funnel plot of included studies showed assymetry, the results using the "trim and fill" method did not alter the conclusion of this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,022
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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