The Role of Circulating RBP4 in the Type 2 Diabetes Patients with Kidney Diseases: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Diabetic nephropathy is a common and serious complication of diabetes mellitus (DM) and is one of the leading causes of end-stage renal disease worldwide. Although there have been many investigations on biomarkers for DN, there is no consistent conclusion about reliable biomarkers. The purpose of this study was to perform a systematic review and meta-analysis of the role of circulating retinol-binding protein 4 (RBP4) in the type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients with kidney diseases.Materials and Methods. We searched the PubMed, MEDLINE, EMBASE, and Web of Science databases for publications. For the 12 cross-sectional studies that we included in the review, we calculated standard mean differences (SMD) with 95% confidence intervals (CI) for continuous data when the applied scales were different. Risk of bias of included trials was assessed by using the Newcastle-Ottawa Scale.Results. RBP4 concentrations in the micro-, macro-, or micro+macroalbuminuria groups were significantly higher than those in the normal albuminuria group of T2DM patients [ P=0.001 , SMD 1.07, 95% CI (0.41, 1.73)]. The estimated glomerular filtration rate (eGFR) was negatively associated with circulating RBP4 concentrations in patients with T2DM [summary Fisher’s Z=−0.48 , 95% CI (-0.69, -0.26), P<0.0001 ]. The albumin-to-creatinine ratio (ACR) was positively associated with circulating RBP4 concentrations in patients with T2DM [summary Fisher’s Z=0.20 , 95% CI (0.08, 0.32), P=0.001 ].Conclusion. The levels of circulating RBP4 were significantly higher both in T2DM subjects with micro/macroalbuminuria and in T2DM subjects with declined eGFR. The levels of circulating RBP4 were positively correlated with ACR but negatively correlated with eGFR. Circulating RBP4 could be a reliable biomarker for kidney diseases in T2DM.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,038 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».