Chemokines in Type 1 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies suggested that chemokines may play an important role in the formation and mediation of immune microenvironments of patients affected by Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM). The aim of this study was to summarise available evidence on the associations of different chemokines with T1DM. METHODS: Following PRISMA guidelines, we systematically searched in PubMed, Web of Science, Embase and Cochrane Library databases for studies on the associations of different chemokines with T1DM. The effect size of the associations were the standardized mean differences (SMDs) with corresponding 95% confidence intervals (CIs) of the chemokines concentrations, calculated as group differences between the T1DM patients and the controls. These were summarized using network meta-analysis, which was also used to rank the chemokines by surface under cumulative ranking curve (SUCRA) probabilities. RESULTS: A total of 32 original studies on the association of different chemokines with T1DM were identified. Fifteen different chemokine nodes were compared between 15,683 T1DM patients and 15,128 controls, and 6 different chemokine receptor nodes were compared between 463 T1DM patients and 460 controls. Circulating samples (blood, serum, and plasma) showed that concentrations of CCL5 and CXCL1 were significantly higher in the T1DM patients than in the controls (SMD of 3.13 and 1.50, respectively). On the other hand, no significant difference in chemokine receptors between T1DM and controls was observed. SUCRA probabilities showed that circulating CCL5 had the highest rank in T1DM among all the chemokines investigated. CONCLUSION: The results suggest that circulating CCL5 and CXCL1 may be promising novel biomarkers of T1DM. Future research should attempt to replicate these findings in longitudinal studies and explore potential mechanisms underlying this association.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».