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Enregistrement W2550384078 · doi:10.1371/journal.pone.0166700

Aberrant IgA1 Glycosylation in IgA Nephropathy: A Systematic Review

2016· review· en· W2550384078 sur OpenAlexaboutno aff
Qiang Sun, Zhenhai Zhang, Hong Zhang, Xiaorong Liu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Administration of HospitalsBeijing Municipal Science and Technology CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGlycosylationNephropathyBiologyImmunologyMedicineBioinformaticsComputational biologyGeneticsDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Galactose-deficient IgA1 was evaluated in patients with IgA nephropathy(IgAN) and controls in order to determine the predictive value of galactose-deficient IgA1 in cases of IgA nephropathy. METHODS: PubMed, EMBASE, Cochrane central register of controlled trials, CNKI, CBM disc, and VIP database were searched to identify eligible studies that evaluated a difference in aberrant IgA1 glycosylation in IgAN patients compared with controls. A meta-analysis was conducted to evaluate the impact of galactose-deficient IgA1(Gd-IgA1) levels in different groups. RESULTS: A total of 22 studies (n = 1657) met inclusion criteria. The mean Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score was 7.2 and ranged from 6 to 8. The standard mean difference(SMD) in the meta-analysis of 20 studies of the level of Gd-IgA1 in the serum and/or supernatant of cultured cells was higher in the IgAN group compared with healthy controls as well as in those with other renal diseases (SMD = 1.76, 95% CI = 1.18-2.34, P<0.00001; SMD = 1.05, 95% CI = 0.05-2.04, P = 0.04). The data synthesis suggested that IgAN patients had similar levels of serum Gd-IgA1, with no significant differences, compared with first-degree relatives and Henoch-Schonlein purpura nephritis (HSPN) patients (MD = 0.04, 95% CI = 0.00-0.08, P = 0.05; MD = -46.03, 95% CI = -217.70-125.64, P = 0.60). In addition, the combined MD of 5 studies indicated that there were no significant differences in Gd-IgA1 levels among patients with varying severities of IgAN (MD = 0.02, 95% CI = -0.02-0.05, P = 0.28). CONCLUSIONS: The pooled evidence suggests that the level of Gd-IgA1 in the serum or supernatant of cultured cells from peripheral blood or tonsils may be a useful biomarker for predicting IgA nephropathy, though the level of Gd-IgA1 was not significantly associated with disease severity.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,012
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
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