Association between Pro12Ala polymorphism of peroxisome proliferator activated receptor .GAMMA.2 gene and gestational diabetes mellitus: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the association between Pro12Ala polymorphism in peroxisome proliferator activated receptor γ2 (PPARγ2) gene and gestational diabetes mellitus(GDM). Methods Publications on genetic association studies of PPARγ2 and GDM were searched using the PubMed database, The HuGE Navigator, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang database and VIP Science from the inception of the databases to December 1, 2014. Two reviewers independently selected literature according to the inclusion and exclusion criteria, extracted data and assessed the quality of the data using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) standard. Meta-analysis was performed using RevMan 5.3 software. Results Overall, 13 eligible articles were identified, including seven in English and six in Chinese, with a total of 2 787 GDM cases and 5 408 healthy controls. Quality assessment showed that the quality of the 13 articles was all good, with NOS ≥5. (1) Pro12Ala polymorphism in PPARγ2 (allele Ala or genotype Ala/Ala or Pro/Ala) was shown to be highly associated with GDM occurrence on general evaluation, with an OR(95%CI) of 0.74(0.60-0.93) in the allele model and 0.79(0.65-0.96) in the dominant genetic model (P 0.05, respectively), although there was still a significant correlation in polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism with an OR(95%CI) of 0.58(0.43-0.79) in the allele model and 0.62(0.45-0.85) in the dominant genetic model (P<0.01, respectively). Conclusions The Ala allele and the Ala/Ala or Pro/Ala genotypes of the Pro12Ala polymorphism in PPARγ2 can decrease the risk of GDM. However, there are differences in the results which are affected by the genotype analysis method or races. Key words: Diabetes, gestational; PPAR gamma; Peroxisome proliferator-activated receptors; Polymorphism, genetic; Meta-analysis
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».