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Enregistrement W4293090262 · doi:10.3389/fendo.2022.984828

Close association between lifestyle and circulating FGF21 levels: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4293090262 sur OpenAlexaboutno aff
Zonghao Qian, Yucong Zhang, Ni Yang, Hao Nie, Zhen Yang, Pengcheng Luo, Xiuxian Wei, Yuqi Guan, Yi Huang, Jinhua Yan, Lei Ruan, Cuntai Zhang, Le Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMeta-analysisSystematic reviewFGF21MedicineMEDLINEBioinformaticsBiologyInternal medicineFibroblast growth factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The impact of lifestyle factors on circulating fibroblast growth factor 21 (cFGF21) remains unclear. We conducted this systematic review and meta-analysis to evaluate the association between lifestyle factors and cFGF21 levels. Methods: We included studies that evaluated the effects of different lifestyles on cFGF21 concentration in adults, which included smoking, exercise, diets, alcohol consumption and weight loss. Random effects models or fixed effects models were used for meta-analysis to calculate the standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval according to the heterogeneity among studies. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies, the Joanna Briggs Institution Checklist for cross-sectional studies, and the PEDro scale for experimental studies. Results: A total of 50 studies with 1438 individuals were included. Overall, smoking, a hypercaloric carbohydrate-rich diet, a hypercaloric fat-rich diet, amino acid or protein restriction, excessive fructose intake and alcohol consumption significantly upregulated cFGF21 levels (p<0.05), whereas fish oil intake and calorie restriction with sufficient protein intake significantly decreased cFGF21 (p<0.05). Compared to the preexercise cFGF21 level, the cFGF21 level significantly increased within 3 hours postexercise (p<0.0001), while it significantly decreased in the blood sampled >6 h postexercise (p=0.01). Moreover, higher exercise intensity resulted in higher upregulation of cFGF21 at 1-hour post exercise (p=0.0006). Conclusion: FGF21 could serve as a potential biomarker for the assessment of different lifestyle interventions. When it is used for this purpose, a standard study protocol needs to be established, especially taking into consideration the intervention types and the sampling time post-intervention. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42021254758, identifier CRD42021254758.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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