MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4212857027 · doi:10.1136/bmjopen-2021-057500

MicroRNAs associated with chronic kidney disease in the general population and high-risk subgroups: protocol for a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4212857027 sur OpenAlexaboutno aff
Dipuo D. Motshwari, Don M. Matshazi, Rajiv T. Erasmus, André Pascal Kengne, Tandi E. Matsha, Cindy George

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCape Peninsula University of TechnologyCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorSouth African Medical Research CouncilUtah Agricultural Experiment Station
Mots-clésMedicineMeta-analysisProtocol (science)Kidney diseasePopulationDiseasemicroRNAEpidemiologyInternal medicineBioinformaticsPathologyAlternative medicineEnvironmental healthGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Chronic kidney disease (CKD) is a significant health and economic burden, owing to its ever-increasing global prevalence. Due to the limitations in the current diagnostic methods, CKD is frequently diagnosed at advanced stages, where there is an increased risk of cardiovascular complications and end-stage kidney disease. As such, there has been considerable interest in microRNAs (miRNAs) as potential markers for CKD detection. This review seeks to identify all miRNAs associated with CKD and/or markers of kidney function or kidney damage in the general population and high-risk subgroups, and explore their expression profiles in these populations. METHODS AND ANALYSIS: A systematic search of published literature will be conducted for observational studies that report on miRNAs associated with CKD or kidney function or kidney damage markers (serum creatinine and cystatin C, estimated glomerular filtration rate and urinary albumin excretion) in adult humans. The electronic database search will be restricted to English and French publications up to 31 October 2021. Two investigators will independently screen and identify studies for inclusion, as well as extract data from eligible studies. Risk-of-bias and methodological quality will be assessed by the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for observational studies and Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation tools. Appropriate meta-analytic techniques will be used to pool estimates from studies with similar miRNAs, overall and by major characteristics, including by country or region, sample size, gender and risk-of-bias score. Heterogeneity of the estimates across studies will be quantified and publication bias investigated. This protocol is reported according to Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols 2015 guidelines. ETHICS AND DISSEMINATION: This study design does not require formal ethical clearance and findings will be published in a peer-reviewed journal. CONCLUSION: This review will provide the expression pattern of miRNAs associated with CKD. This will allow for further research into the identified miRNAs, which could later be used as biomarkers for prediction and early detection of CKD, monitoring of disease progression to advanced stages and as potential therapeutic targets. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021270028.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,032
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,005

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,325 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207