Diagnostic Value of sST2 in Cardiovascular Diseases: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers such as B-type natriuretic peptide (BNP), N-terminal pro-BNP (NT-proBNP), cardiac troponin (cTn), and CK-MB contribute significantly to the diagnosis of cardiovascular disease (CVD). Recent studies have demonstrated that suppression of tumorigenicity 2 (ST2) is associated with CVD, but a meta-analysis of ST2 levels in different CVDs has yet to be conducted. Therefore, the present study aimed to investigate soluble ST2 (sST2) levels in patients with ischemic heart disease (IHD), myocardial infarction (MI), and heart failure (HF). A total of 1,425 studies were searched across four databases, of which 16 studies were included in the meta-analysis. The Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) values of all 16 studies were ≥7. The meta-analysis results indicated that the sST2 level was not correlated with IHD (standard mean difference [SMD] = 0.58, 95% confidence interval [95% CI] = 0.00 to 1.16, p = 0.05) or MI (weighted mean difference [WMD] = 0.17, 95% CI = −0.22 to 0.55, p = 0.40) but was significantly associated with HF (WMD = 0.21, 95% CI = 0.04 to 0.38, p = 0.02; I 2 = 99%, p < 0.00001). sST2 levels did not differ significantly between patients with IHD or MI and healthy individuals; however, we believe that ST2 could be used as an auxiliary diagnostic biomarker of HF.
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 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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».