Type 2 Diabetes as a Determinant of Parkinson's Disease Risk and Progression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes (T2DM) and Parkinson's disease (PD) are prevalent diseases that affect an aging population. Previous systematic reviews and meta-analyses have explored the relationship between diabetes and the risk of PD, but the results have been conflicting. OBJECTIVE: The objective was to investigate T2DM as a determinant of PD through a meta-analysis of observational and genetic summary data. METHODS: A systematic review and meta-analysis of observational studies was undertaken by searching 6 databases. We selected the highest-quality studies investigating the association of T2DM with PD risk and progression. We then used Mendelian randomization (MR) to investigate the causal effects of genetic liability toward T2DM on PD risk and progression, using summary data derived from genome-wide association studies. RESULTS: In the observational part of the study, pooled effect estimates showed that T2DM was associated with an increased risk of PD (odds ratio [OR] 1.21, 95% confidence interval [CI] 1.07-1.36), and there was some evidence that T2DM was associated with faster progression of motor symptoms (standardized mean difference [SMD] 0.55, 95% CI 0.39-0.72) and cognitive decline (SMD -0.92, 95% CI -1.50 to -0.34). Using MR, we found supportive evidence for a causal effect of diabetes on PD risk (inverse-variance weighted method [IVW] OR 1.08, 95% CI 1.02-1.14; P = 0.010) and some evidence of an effect on motor progression (IVW OR 1.10, 95% CI 1.01-1.20; P = 0.032) but not on cognitive progression. CONCLUSIONS: Using meta-analyses of traditional observational studies and genetic data, we observed convincing evidence for an effect of T2DM on PD risk and new evidence to support a role in PD progression. © 2021 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».