Updated meta-analysis of the role of<i>APOE</i>ε2/ε3/ε4 alleles in frontotemporal lobar degeneration
Notice bibliographique
Résumé
// Wen-Hua Su 1, 2 , Zhi-Hong Shi 1, 2 , Shu-Ling Liu 1, 2 , Xiao-Dan Wang 1, 2 , Shuai Liu 1, 2 and Yong Ji 1, 2 1 Department of Neurology, Tianjin Huanhu Hospital, Tianjin, China 2 Tianjin Key Laboratory of Cerebral Vascular and Neurodegenerative Diseases, Tianjin Huanhu Hospital, Tianjin, China Correspondence to: Yong Ji, email: jiyongtianjin@163.com Keywords: APOE, FTLD, allele, genotype, meta-analysis Received: January 17, 2017 Accepted: April 11, 2017 Published: April 21, 2017 ABSTRACT We performed an updated meta-analysis to assess the role of the ε2/ε3/ε4 alleles of Apolipoprotein E gene (APOE) in frontotemporal lobar degeneration (FTLD). The relevant articles were retrieved from PubMed, CENTRAL, EMBASE and Web of Science databases, and 51 eligible case-control studies with 5123 cases and 20566 controls were selected after screening according to inclusion and exclusion criteria. Our analysis demonstrated that APOE ε4 was associated with increased FTLD risk in all genetic models (ε4 vs. ε3 allele, ε4 vs. ε2 allele, ε4 vs. ε2+ε3+ε4 allele, ε4 vs. ε2+ε3+ε4 carrier, ε4ε4 vs. ε3ε3, ε3ε4 vs. ε3ε3, ε3ε4+ε4ε4 vs. ε3ε3, ε4ε4 vs. ε3ε3+ε3ε4, all P < 0.01, odds ratio [OR] > 1). Subgroup analysis revealed significant association between APOE ε4 and FTLD ( P < 0.01, OR > 1) for the Caucasian, Italian, population based (PB), P > 0.05 value of the Hardy-Weinberg Equilibrium (HWE), Newcastle-Ottawa scale score > 6, and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) subgroups. However, there was no significant association between the APOE ε2 allele and FTLD ( P > 0.05) in most genetic models and sub-group analyses. Begg’s and Egger’s tests also revealed no publication bias, and sensitivity analysis showed that our data analysis was robust. Thus our meta-analyses suggest that APOE ε4 is a genetic risk factor in patients with FTLD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».