Meta-analysis on correlation between genetic polymorphism of ApoE and late onset Alzheimer's disease in Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically review the correlation between genetic polymorphism of apolipoprotein E (ApoE) and late onset Alzheimer's disease (LOAD) in Chinese population. Methods Taking "ApoE, late onset Alzheimer's disease, polymorphism, China and Chinese" as retrieval words, databases of PubMed, EMBASE/SCOPUS, EBSCO-CINAHL, Cochrane Library, China Biology Medicine (CBM), China National Knowledge Infrastructure (CNKI) and Wanfang Data were retrieved with computer for collecting case-control studies about the correlation between genetic polymorphism of ApoE and LOAD in Chinese population in recent 20 years. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used for methodological quality assessment. Meta-analysis was conducted by using RevMan 5.0 software. Results There were a total of 249 records through preliminary searching. After eliminating 113 duplicate ones and 124 articles which did not meet the inclusion criteria and adding one article by searching the references of 27 screened articles, 13 high-quality clinical trials were finally selected (NOS score ≥ 5). A total of 3372 subjects (1360 LOAD patients and 2012 controls) were included. Meta-analysis showed that the LOAD risk in population with allele ApoEε4 was significantly higher than those with allele ApoEε3 (OR = 3.710, 95%CI:2.960-4.640; P = 0.000), while had no statistical difference from those with allele ApoEε 2. Meta-analysis also showed that the LOAD risk in those with genotype ApoEε3/ε4 (OR = 3.160, 95%CI: 2.390-4.180; P = 0.000), genotype ApoE ε 2/ε 4 (OR = 3.410, 95% CI: 2.160-5.380; P = 0.000), genotype ApoE ε 4/ε 4 (OR = 16.400, 95% CI: 8.200-32.810; P = 0.000) was significantly higher than those with genotype ApoE ε 3/ε 3, while had no statistical differences from those with genotype ApoE ε 2/ε 3 and genotype ApoE ε 2/ε 2. Conclusions The evidences indicate that ApoEε4 allele and ApoE genotype ε3/ε4, ε2/ε4 and ε4/ε4 are high risk factors for LOAD in Chinese population. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6731.2016.01.006
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 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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».