The role of cytochrome P450 gene rs1126742 polymorphism and risk of hypertension: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: CYP4A11 gene T8590C (rs1126742) is proved to be an important locus that is relevant to hypertension. Various research on the relationship between rs1126742 polymorphism and hypertension have been published, but due to small sample sizes and limitations of the research objects, the combined results remain controversial. METHODS: We searched PubMed, Embase, OVID, Web of Science, Wan Fang, and CNKI databases for related articles. Three authors individually extracted data and the quality of studies was evaluated by using the 9-point Newcastle-Ottawa Scale (NOS) independently. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated in different genetic models by using a random-effect model or fixed-effect model according to inter-study heterogeneity. Besides, subgroup analysis and sensitivity analysis were performed and the publication bias was assessed. RESULTS: There were totally 12 independent case-control studies of 8673 cases and 6611 controls included. Significant associations were found between CYP4A11 gene T8590C polymorphism and hypertension under all genetic models (allele, homozygote, heterozygote, recessive, and dominant model). We also found that there was no obvious relationship between the rs1126742 polymorphism and hypertension in Asian. But positive association has been found in Caucasian in allele, homozygote, and recessive model. CONCLUSIONS: CYP4A11 gene T8590C (rs1126742) polymorphism increases the occurrence of hypertension, particularly in Caucasian.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».