Insulin-Like Growth Factor Axis Biomarkers and Gestational Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The insulin-like growth factor (IGF) axis has been implicated in glucose homeostasis. It is plausible to hypothesize that the IGF axis is involved in the development of gestational diabetes mellitus (GDM). In a systematic review of the evidence on IGF axis biomarkers in relation to GDM, we searched the PubMed and EMBASE for publications up to May 31, 2018, on the associations of circulating IGF axis biomarkers with GDM. Eligible studies must meet the pre-specified quality assessment criteria. Meta-analyses were conducted where there were at least three studies on the same biomarker at the same gestational age window-early (<20 weeks), mid (20-29 weeks), or late (30+ weeks) gestation. Twelve studies were included (484 GDM, 1755 euglycemic pregnancies). Meta-analyses showed that GDM was consistently associated with higher IGF-I concentrations in mid-gestation (six studies) and late gestation (six studies). There were only two studies on IGF-I in early gestation and GDM with inconsistent findings. GDM was associated with lower IGFBP-2 concentrations in early, mid-, or late gestation, according to data from one or two studies. GDM was associated with higher IGFBP-3 concentrations in late gestation according to a meta-analysis of five studies. There was no association with GDM for IGFBP-3 in early or mid-gestation, according to data from one study. Other IGF axis biomarkers (IGF-II, IGFBP-1,-4,-5-6, and -7) showed no or inconsistent associations, and the data at early gestation were scanty or absent. Available evidence is suggestive but inconclusive concerning whether the IGF axis is involved in the development of GDM. More studies on IGF axis biomarkers in early gestation are warranted. If a specific IGF axis molecule is proven to be involved in the development of GDM, this may point to a new molecular target for designing interventions to reduce the incidence of GDM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».