The prevalence and risk factors of sarcopenia in patients with type 2 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sarcopenia was a frequent chronic complication in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM), and previous evidence showed conflicting results regarding the prevalence and risk factors of sarcopenia in T2DM. In the current study, we aimed at systematically exploring the prevalence and risk factors of sarcopenia in patients with T2DM. Methods PubMed, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were systematically searched to identify observational studies which investigated the prevalence and risk factors of sarcopenia in patients with T2DM. The quality of individual included studies was evaluated using The Newcastle–Ottawa scale. Pooled effects regarding prevalence and associated factors were calculated using random-effects models. The potential publication bias was assessed via funnel plot and Egger test. Results Twenty-eight studies involving 16,800 patients were included in our meta-analysis. The pooled prevalence of sarcopenia in patients with T2DM was 18% (95% CI 0.15–0.22; I 2 = 97.4%). The pooled results showed that elder age (OR 4.73; 95% CI 4.30–5.19; I 2 = 85.6%), male gender, chronic hyperglycemia (higher HbA1c) (OR 1.16; 95% CI 1.05–2.47; I 2 = 99.2%) and osteoporosis (OR 1.16; 95% CI 1.05–2.47; I 2 = 99.2%) was predictors for sarcopenia, whereas patients with lower BMI (OR 1.16; 95% CI 1.05–2.47; I 2 = 99.2%) and metformin administrations (OR 1.16; 95% CI 1.05–2.47; I 2 = 99.2%) were not prone to get sarcopenia. The funnel plot and statistical tests showed no obvious publication bias. Conclusions Sarcopenia was frequent in T2DM patients. Elder age, male gender and chronic hyperglycemia, Osteoporosis were significant risk factors for Sarcopenia. Lower BMI and metformin administrations were associated with lower risk of sarcopenia.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».