Changes of transforming growth factor beta 1 in patients with type 2 diabetes and diabetic nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The existing evidence indicates increased levels of transforming growth factor beta 1 (TGF-β1) in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and those with type 2 diabetic nephropathy (T2DN); yet no meta-analysis displays a reliable result. Here we conducted a meta-analysis to evaluate characteristic changes of TGF-β1 in T2DM and diabetic nephropathy. METHODS: A systematic search was conducted for eligible studies, which reported the association of TGF-β1 withT2DM and T2DN patients, in PubMed, Wangfang, Chinese-Cqvip, and China National Knowledge Infrastructure database, from February 1, 1991 to December 15, 2015. The association of serum and urine TGF-β1 in T2DM and T2DN patients should be evaluated in case-control studies. The Newcastle-Ottawa Scale was used to access the quality of the included studies, and pooling data were synthesized as standard mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI). The collected data were synthesized according to Cochrane Handbook for Systematic Reviews criteria. Subgroup analysis was conducted by albuminuria and ethnicity. Regression analysis and sensitivity analysis were used to explore the sources of heterogeneity. Publication bias was judged by the Egger test. RESULTS: Sixty-three case-control studies of 364 T2DM patients (1604 T2DN patients) and 2100 healthy controls were included for meta-analysis. Compared with the controls, the cases had increased TGF-β1 levels in both serum (T2DM: SMD 1.78 μg/L; 95% CI 0.98-2.59, P < .001; T2DN: SMD 4.70 μg/L, 95% CI 3.55-5.85, P < .001) and urine samples (T2DM: SMD 1.27 pg/mg.creatinine, 95% CI 0.16-2.38, P < .001; SMD 1.19 ng/L, 95% CI 0.77-1.62, P < .001; T2DN: SMD 3.14 pg/mg.creatinine, 95% CI 2.15-4.13, P < .001; SMD 4.50 ng/L, 95% CI 3.16-5.83, P < .001). The increase of serum TGF-β1 persisted in patients with either microalbuminuria or macroalbuminuria (all P < .001) in Chinese and non-Chinese population. High heterogeneity exists in some comparisons and small-sample studies. CONCLUSIONS: Patients with T2DM and those with albuminuria, Chinese or non-Chinese, had increased serum and urine TGF-β1 levels.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».