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Enregistrement W2600441637 · doi:10.1371/journal.pone.0173731

Serum uric acid levels in patients with Parkinson’s disease: A meta-analysis

2017· review· en· W2600441637 sur OpenAlexaboutno aff
Min Wen, Bo Zhou, Yunhua Chen, Zhao-Lei Ma, Yun Gou, Chunlin Zhang, Wenfeng Yu, Ling Jiao

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guizhou Province
Mots-clésMeta-analysisPublication biasConfidence intervalUric acidInternal medicineCochrane LibraryMedicineFunnel plotStrictly standardized mean differenceGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lower serum uric acid (UA) levels have been reported as a risk factor in Parkinson's disease (PD). However, the results have been inconsistent so far. OBJECTIVES: The aim of the present study was to clarify the potential relationship of uric acid with PD. METHODS: Comprehensive electronic search in pubmed, web of science, and the Cochrane Library database to find original articles about the association between PD and serum uric acid levels published before Dec 2015. Literature quality assessment was performed with the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects model was used to estimate the standardized mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity across studies was assessed using I2 and H2 statistics. Sensitivity analyses to assess the influence of individual studies on the pooled estimate. Publication bias was investigated using funnel plots and Egger's regression test. Analyses were performed by using Review Manager 5.3 and Stata 11.0. RESULTS: Thirteen studies with a total of 4646 participants (2379 PD patients and 2267 controls) were included in this meta-analysis. The current results showed that the serum UA levels in PD patients were significantly lower compared to sex and age-matched healthy controls (SMD: -0.49, 95% CI: [-0.67, -0.30], Z = 5.20, P < 0.001) and these results showed no geographic regional (Asia: SMD = -0.65, 95% CI [-0.84, -0.46], Z = 6.75, p <0.001; Non-Asia: SMD = -0.25, 95% CI [-0.43, -0.07], Z = 2.70, p = 0.007) and sex differences (women: SMD = -0.53, 95% CI [-0.70, -0.35], z = 5.98, p <0.001; men: SMD = -0.66, 95% CI [-0.87, -0.44], z = 6.03, p <0.001). Serum UA levels in middle-late stage PD patients with higher H&Y scales were significantly lower than early stage PD patients with lower H&Y scales (SMD = 0.63, 95% CI [0.36,0.89], z = 4.64, p <0.001). CONCLUSIONS: Our study showed that the serum UA levels are significantly lower in PD and the level is further decreased as the disease progresses. Thus it might be a potential biomarker to indicate the risk and progression of PD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,011 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations116
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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