Evaluating the evidence for macrophage presence in skeletal muscle and its relation to insulin resistance in obese mice and humans: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The current global rates of obesity and type 2 diabetes are staggering. In order to implement effective management strategies, it is imperative to understand the mechanisms of obesity-induced insulin resistance and diabetes. Macrophage infiltration and inflammation of the adipose tissue in obesity is a well-established paradigm, yet the role of macrophages in muscle inflammation, insulin resistance and diabetes is not adequately studied. In this systematic review, we will examine the evidence for the presence of macrophages in skeletal muscle of obese humans and mice, and will assess the association between muscle macrophages and insulin resistance. We will identify published studies that address muscle macrophage content and phenotype, and its association with insulin resistance. We will search MEDLINE/PubMed, EMBASE, and Web of Science for eligible studies. Grey literature will be searched in ProQuest. Quality assessment will be conducted using the Systematic Review Centre for Laboratory Animal Experimentation risk of bias Tool for animal studies. RESULTS: The findings of this systematic review will shed light on immune-metabolic crosstalk in obesity, and allow the consideration of targeted therapies to modulate muscle macrophages in the treatment and prevention of diabetes. The review will be published in a peer-reviewed journal and presented at conferences.
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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 | 0,047 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,004 |
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 ».