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Enregistrement W4210828719 · doi:10.3389/fimmu.2022.705852

Chemokines in Gestational Diabetes Mellitus

2022· review· en· W4210828719 sur OpenAlexaff
Hongying Liu, Aizhong Liu, Atipatsa Chiwanda Kaminga, Judy McDonald, Shi Wu Wen, Xiongfeng Pan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCentral South University
Mots-clésGestational diabetesMedicineChemokineCXCL9Confidence intervalMeta-analysisInternal medicineOdds ratioDiabetes mellitusImmunologyCXCL10PregnancyEndocrinologyGestationBiologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Studies investigating chemokines in gestational diabetes mellitus (GDM) have yielded mixed results. The purpose of this meta-analysis was to explore whether concentrations of chemokines in patients with GDM differed from that of the controls. Methods: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we systematically searched Web of Science, Embase, Cochrane Library, and PubMed databases for articles, published in any language, on chemokines and GDM through August 1st, 2021. The difference in concentrations of chemokines between patients with GDM and controls was determined by a standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI), calculated in the meta-analysis of the eligible studies using a random-effects model with restricted maximum-likelihood estimator. Results: Seventeen studies met the inclusion criteria for the meta-analysis. Altogether, they included nine different chemokines comparisons involving 5,158 participants (1,934 GDM patients and 3,224 controls). Results showed a significant increase of these chemokines (CCL2, CXCL1, CXCL8, CXCL9, and CXCL12) in the GDM patients compared with the controls. However, there was a significant decrease of the chemokines, CCL4, CCL11 and CXCL10, in the GDM patients compared with the controls. Moreover, subgroup analysis revealed a potential role of chemokines as biomarkers in relation to laboratory detection (different sample type and assay methods) and clinical characteristics of GDM patients (ethnicity and body mass index). Conclusion: GDM is associated with several chemokines (CCL2, CCL4, CCL11, CXCL1, CXCL8, CXCL9, CXCL10 and CXCL12). Therefore, consideration of these chemokines as potential targets or biomarkers in the pathophysiology of GDM development is necessary. Notably, the information of subgroup analysis underscores the importance of exploring putative mechanisms underlying this association, in order to develop new individualized clinical and therapeutic strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,011
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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