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Enregistrement W3128060044 · doi:10.12688/f1000research.27800.1

Influence of polymorphisms in the vascular endothelial growth factor gene on allograft rejection after kidney transplantation: a meta-analysis

2021· preprint· en· W3128060044 sur OpenAlexaff
Thanee Eiamsitrakoon, Phuntila Tharabenjasin, Noel Pabalan, Hamdi Jarjanazi, Adis Tasanarong

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismGenotypeBonferroni correctionAlleleTransplantationMedicineInternal medicineKidney transplantationMeta-analysisGastroenterologyOncologyBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Reported associations of allograft rejection in kidney transplant patients with <ns3:italic>VEGF</ns3:italic> single nucleotide polymorphisms (SNPs) have been inconsistent between studies, which prompted a meta-analysis to obtain more precise estimates. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> <ns3:italic/> Using the PICO elements, kidney transplant patients (P) were compared by genotype data between rejectors (I) and non-rejectors (C) in order to determine the risk of allograft rejection (O) attributed to the <ns3:italic>VEGF</ns3:italic> SNPs. Literature search of four databases yielded seven articles. To calculate risks for allograft rejection, four SNPs were examined. Using the allele-genotype model we compared the variant ( <ns3:italic>var</ns3:italic> ) with the wild-type ( <ns3:italic>wt</ns3:italic> ) and heterozygous ( <ns3:italic>var</ns3:italic> - <ns3:italic>wt</ns3:italic> ) alleles. Meta-analysis treatments included outlier and subgroup analyses, the latter was based on ethnicity (Indians/Caucasians) and rejection type (acute/chronic). Multiple comparisons were corrected with the Bonferroni test. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> Five highly significant outcomes (P <ns3:sup>a</ns3:sup> &lt; 0.01) survived Bonferroni correction, one of which showed reduced risk for the <ns3:italic>var</ns3:italic> allele (OR 0.61, 95% CI 0.45-0.82). The remaining four indicated increased risk for the <ns3:italic>wt</ns3:italic> allele where the chronic rejection (OR 2.10, 95% CI 1.36-3.24) and Indian (OR 1.44, 95% CI 1.13-1.84) subgroups were accorded susceptibility status. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> Risk associations for renal allograft rejection were increased and reduced on account of the <ns3:italic>wt</ns3:italic> and <ns3:italic>var</ns3:italic> alleles, respectively. These findings could render the <ns3:italic>VEGF</ns3:italic> polymorphisms useful in the clinical genetics of kidney transplantation. </ns3:p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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