Circulating serum and plasma levels of micro‐RNA in type‐1 diabetes in children and adolescents: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 1 diabetes mellitus (T1DM) is a complex metabolic disorder characterized by hyperglycaemia, with constantly increasing incidence in paediatric population. The discovery of new molecules, such as microRNAs, and their possible interactions with T1DM create novel aspects in the diagnosis of the disease. METHODS: This systematic review and meta-analysis adhered to PRISMA guidelines. MEDLINE, SCOPUS, Cochrane CENTRAL and Clinicaltrials.gov. were searched up to 20 April 2020. Inclusion criteria for individual studies were quantification of microRNAs in serum/plasma samples and study groups consisting of children and adolescents with T1DM and healthy controls. Primary outcome of the study was the qualitative expression of microRNAs between the two groups. Statistical analysis was performed with Comprehensive Meta-Analysis Software v3.0. Methodological quality of included studies was assessed using Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: A total of 484 studies were retrieved from the initial search of the databases. These were subsequently limited to seven included studies. Seven microRNAs demonstrated contrasting expression between the two groups, with two of them showing significant overexpression in T1DM group (miR-181:95% CI: 0.429 to 1.341 P < .001, miR-210:95% CI: 0.381 to 0.852, P < .001) and one micro-RNA being significantly overexpressed in control group (miR-375:95% CI: 0.293 to 1.459, P = .003). CONCLUSION: A total of three micro-RNA molecules appeared to have a significantly different expression in T1DM patients, serving as a possible diagnostic panel of biomarkers. These findings may contribute as reference for future research to further support the use of microRNAs as a novel diagnostic tool in T1DM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».