Association between Aldose Reductase Gene C(-106)T Polymorphism and Diabetic Retinopathy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Controversial results regarding the associations between aldose reductase (AR) genetic polymorphisms and diabetic retinopathy (DR) have been reported for many years. The present meta-analysis was performed to clarify the effects of the AR gene C(-106)T polymorphism on DR risk. The PubMed, Web of Sciences, Cochrane library, EMBASE, Chinese National Knowledge Infrastructure, and Wan Fang databases were extensively searched in Chinese to select relevant studies with an updated date of April 25, 2018. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was applied to assess quality. The random-effects model was applied to calculate the pooled OR and 95% CI. This meta-analysis identified 23 studies with an average score of 7.52 for NOS analysis, including 4,313 DR cases and 5,128 diabetes mellitus (DM) control cases. In the overall analysis, a significant association between the AR gene C(-106)T polymorphism and DR susceptibility was found. In subgroups stratified by DM type and ethnicity, significantly increased risks for DR were found in DM type 1, East Asian populations, and Middle Eastern populations. Compared with DR control cases, the following associations were found: T vs. C: OR 0.91, 95% CI 0.85-0.97, I2 = 72.9%; CT + TT vs. CC: OR 0.75, 95% CI 0.68-0.81, I2 = 86.7%; and CT vs. CC: OR 0.86, 95% CI 0.78-0.94, I2 = 70.5%. The results of this meta-analysis showed a significant association between the AR gene C(-106)T polymorphism and susceptibility to DR in DM patients. DM patients with allele T and CT+TT genotype of the AR gene may have a lower risk of DR.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».