Levels of peripheral T helper17 cells and serum T helper17-related cytokines in patients with multiple sclerosis: a Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To test whether T helper 17 (Th17) cells was involved in the pathogenesis of multiple sclerosis (MS) by conducting a meta-analysis of the researches documenting the levels of Th17 cells and Th17-related cytokines [interleukin (IL)-17, IL-23] in patients with MS. Methods We identified articles reporting proportion of Th17 cells and the serum levels of IL-17, IL-23 in MS patients by searching CNKI, Wanfang med online, Embase, PubMed, Cochrane, WebofKnowledge, Food and Drug Administration (FDA). gov, and ClinicalTrials.gov. We registered this study at the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (number CRD42017059113). The evidence level of selected studies was identified by guidelines from the Oxford Center for Evidence-Based Medicine 2011. We employed the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (Case Control Studies) to perform the included resear. Stata 12.0 was adopted for processing Meta-analysis of the data by using a random effects model. Results A total 16 researches were included in our Meta-analysis from 587 identified studies. The proportion of Th17 cells [1.89%(1.10%, 2.69%),P<0.01] and the levels of serum IL-17 [2.77(1.77, 3.77) pg/ml, P<0.01] and IL-23 [2.96(1.51, 4.40) pg/ml, P<0.01] increased dramatically in MS individuals compared with control subjects. Conclusion The results of this Meta-analysis has demonstrated that MS patients have a higher proportion of Th17 cells in higher levels of serum IL-17 and IL-23 compared to control subjects, which has demonstrated that Th17 cells may play an vital role in the pathogenesis process of MS patients. Key words: Multiple sclerosis; T helper 17 cells; Iinterleukin-17; Iinterleukin-23
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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 | 0,020 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,078 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».