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Enregistrement W4288062925 · doi:10.21037/apm-22-437

Systematic review and meta-analysis of the related factors for diabetic retinopathy

2022· review· en· W4288062925 sur OpenAlexaboutno aff
Jie Xuan, Liqin Wang, Liqi Fan, Shu-Xing Ji

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic retinopathyMeta-analysisOdds ratioMEDLINECohort studyDiabetes mellitusInternal medicinePublication biasBody mass indexRetinopathyRandom effects modelEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The related factors of diabetic retinopathy (DR) had attracted the attention of many scholars, and a large number of articles had been published, but the research results were not consistent. A meta-analysis was conducted to synthesize recent evidence, aiming at exploring the relationship between DR and multiple risk factors. METHODS: The China National Knowledge Infrastructure, VIP, Wanfang, PubMed, Embase, Medline, and Cochrane databases were searched. The English and Chinese keywords included diabetes mellitus, DM, diabetic retinopathy, DR, and risk factors. In case-control study, the subjects are DR patients and NDR patients. In the cohort study, the subjects were diabetic patients. Measures in the intervention and control groups were described in detail. The methodological quality of the included literature was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Egger's test is used to identify publication bias. With odds ratio (OR) as the effect index, heterogeneity test was conducted, and fixed effect model or random effect model was selected to calculate the combined OR and 95% CI. RESULTS: The meta-analysis included 12 literatures and 13 related risk factors, of which 4 (33.33%) were cohort studies and 8 (66.66%) were case-control studies. NOS shows that there are 7 references with 8 points (58.33%), 4 references with 7 points (33.33%) and 1 reference with 6 points (8.33%). The risk factors associated with the occurrence of DR were: course of diabetes (OR =1.03, 95% CI: 1.02-1.03), systolic blood pressure (OR =1.01, 95% CI: 1.01-1.02), body mass index (OR =0.96, 95% CI: 0.94-0.99), HbA1c (OR =1.08, 95% CI: 1.06-1.10), total cholesterol (OR =1.20, 95% CI: 0.98-1.46), high-density lipoprotein cholesterol (OR =1.74, 95% CI: 1.19-2.56), fasting blood glucose (OR =1.19, 95% CI: 1.13-1.26), and hypertension (OR =1.25, 95% CI: 1.07-1.47), and the overall effect test results were statistically significant. Sensitivity analysis results show that the random effect model is used for meta-analysis of all Meta, and the combined OR is 1.10, and the 95% CI is (1.05, 1.15). DISCUSSION: The occurrence of DR was related to the course of diabetes, SBP, HbA1c, total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, fasting blood glucose, and hypertension which provided a more intuitive and comprehensive scientific basis for the prevention and treatment of DR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,005
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,146 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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