Association and biomarker potential of elevated serum adiponectin with nephropathy among type 1 and type 2 diabetics: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing nephropathy associated with diabetes mellitus warrant investigation of relevant biomarkers in predicting this condition. Adiponectin (ADP) may hold promise as a biomarker for diabetic nephropathy (DN). In this study, we examine associations of ADP with DN by meta-analyzing relevant literature. We also examined the predictive potential of ADP and estimate progression of DN. METHODS: Multi-database literature searches and serial omissions of articles yielded 13 studies for inclusion in the meta-analysis. We compared ADP levels between controls/ normoalbuminuria and cases with micro- and macroalbuminuria (MI and MA, respectively) as well as MI versus MA using standardized mean differences (SMD). Associations of ADP with DN were indicated with the P-value considered significant at ≤ 0.05. Subgrouping was based on diabetes type (1 and 2). Predictive potential of ADP was explored with AUC (area under the curve) derived from Receiver Operating Characteristic curve analysis. RESULTS AND CONCLUSION: At high P-values of <10-5, overall and subgroup outcomes indicated ADP associations with DN (up to SMD = 1.89-2.26, respectively). However, heterogeneity of the initial SMD effects (up to I2 = 99%) warranted examination of their sources which with the Galbraith plot method, either eliminated or reduced their heterogeneity, signifying combinability of the studies. This feature along with consistency of significant associations, robust outcomes and significant AUC values provide good evidence of the associative and predictive roles of ADP in DN.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».