Blood Lipid Levels in Patients with Osteopenia and Osteoporosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Considering the controversial relationship between blood lipid levels and osteopenia and osteoporosis (OP), we performed this meta-analysis.Methods: Using specific keywords and related words, we searched PubMed, Embase, and Cochrane Library databases. The Newcastle-Ottawa Scale form was used to evaluate the quality of the literature. According to the inclusion and exclusion criteria, we systematically screened the literature to extract relevant information and data. Revman 5.3 and Stata 13.0 software were used for statistical analysis. Results were expressed as the mean difference and 95% confidence interval. The heterogeneity test was conducted according to I2 and Q tests. Egger’s test was used to quantitatively evaluate publication bias.Results: This analysis involved 12 studies and included 12,395 subjects. The quality of the literature was acceptable. Among subjects who were not taking lipid-lowering drugs, total cholesterol (TC), triglycerides (TG), and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) in the osteopenia were not significantly increased/decreased. There were no significant differences in LDL-C in postmenopausal women in osteopenia. TG was unchanged in the OP group in subjects without taking lipid-lowering drugs. HDL-C was elevated in OP group but not in osteopenia group in all subjectsConclusions: HDL-C was elevated in patients with OP.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».